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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA
CENTRO TECNOLÓGICO
DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÍSTICA
CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
MARCO ANTONIO ROCHA BAUMANN
ÁRVORE DE DECISÃO PARA WEB ANALYTICS:
UMA PROPOSTA DE DIRETRIZES PARA CLASSIFICAÇÃO
DE MÉTRICAS DO GOOGLE ANALYTICS
FLORIANÓPOLIS
2017
Marco Antonio Rocha Baumann
ÁRVORE DE DECISÃO PARA WEB ANALYTICS:
UMA PROPOSTA DE DIRETRIZES PARA CLASSIFICAÇÃO
DE MÉTRICAS DO GOOGLE ANALYTICS
Trabalho de Conclusão de Curso submetido ao
curso de Sistemas de Informação da
Universidade Federal de Santa Catarina para a
obtenção do Grau de Bacharel em Sistemas de
Informação.
Área de Concentração: Business Intelligence
Linha de Pesquisa: Web Analytics
Orientador: Jorge Gustavo Sandoval Simão,
Mestre
Coorientador: Roberto Carlos dos Santos
Pacheco, Doutor
FLORIANÓPOLIS
2017
Marco Antonio Rocha Baumann
ÁRVORE DE DECISÃO PARA WEB ANALYTICS:
UMA PROPOSTA DE DIRETRIZES PARA CLASSIFICAÇÃO
DE MÉTRICAS DO GOOGLE ANALYTICS
Este TCC foi julgado adequado para obtenção do Título de “Bacharel em Sistemas de
Informação”, e aprovado em sua forma final pelo Curso de Sistemas de Informação da
Universidade Federal de Santa Catarina.
Florianópolis, 05 de julho de 2017.
_________________________________________________________________
Frank Siqueira, Doutor
Coordenador do Curso
_________________________________________________________________
Jorge Gustavo Sandoval Simão, Mestre
Orientador
Universidade do Vale do Itajaí
_________________________________________________________________
Roberto Carlos dos Santos Pacheco, Doutor
Coorientador
Universidade Federal de Santa Catarina
Banca Examinadora:
_________________________________________________________________
José Leomar Todesco, Doutor
Membro
Universidade Federal de Santa Catarina
_________________________________________________________________
Denilson Sell, Doutor
Membro
Universidade Federal de Santa Catarina
AGRADECIMENTOS
Agradeço primeiramente a minha família, meus pais e meu irmão, por todo o trabalho e
luta para nos fornecer um futuro promissor, por meio de valores e oportunidades. Obrigado pai
e mãe, Curt e Wanda, por serem meu Norte em tudo o que faço e por me apoiarem em meus
projetos e devaneios, sem seu apoio muito do resultado seria impossível. Obrigado meu irmão,
Victor, por todos estes anos de parceria e apoio.
Agradeço também aos outros “irmãos e irmãs” que estiveram presentes em minha vida
e que também ajudaram a moldar quem sou hoje, amigos da PDP, Primatas, amigos de games
espalhados pelo País e mundo, as madrugadas em claro nunca foram um desperdício de tempo.
Agradeço a minha namorada, Rackel, por ser paciente nos momentos que tinha que me
dedicar 110% aos estudos e trabalho, e que agora sente na pele ao entrar na UFSC também.
Agradeço aos colegas de trabalho, em especial ao Victor, por ser mais do que parceiro
de negócio, mas sim um grande amigo, aos colegas de faculdade, computação e sistemas que
participaram desta minha jornada pela UFSC que se encerra depois de 10 anos.
Agradeço também a todos os professores envolvidos na minha vida acadêmica, por sua
dedicação a profissão e importância para toda sociedade. Agradeço em especial para a
professora Rose Linhares, que me introduziu a informática há muitos anos atrás, no ensino
fundamental, o resultado do seu trabalho está presente aqui.
Por fim, agradeço a todas as pessoas que passaram em minha vida e contribuíram para
que eu seja quem sou e alcançar meus objetivos.
RESUMO
Este trabalho de conclusão de curso centra-se na gestão do conhecimento para pequenas e
médias organizações no que diz respeito a sua atuação na internet, elemento indispensável para
a manutenção e melhoria da competitividade dos negócios digitais e seus websites. Dentro desse
tema, aprofundamos nos conceitos de métricas coletadas por meio de web analytics – mais
especificamente, com o uso do Google Analytics – e seu uso nas análises de performance de
marketing digital através de Indicadores-chave de Desempenho (KPI) que desempenham papel
fundamental quando tratamos avaliação de investimentos das organizações. É pretendido com
este trabalho possibilitar a criação de uma árvore de decisão utilizando dados provenientes do
monitoramento de acessos a um website, feito com Google Analytics. Para isto é sugerida uma
diretriz passo-a-passo para coleta e transformação das métricas e dimensões coletadas pelo
Google Analytics, sua classificação através do uso de técnicas de data mining, culminando na
criação da árvore de decisão a ser utilizada pelos gestores de negócios. O processo sugerido
busca utilizar ferramentas que não reflitam em investimento financeiro. Como resultado deste
estudo espera-se incentivar o uso de métricas por gestores de pequenos e médios negócios
digitais, fornecendo-lhes uma nova forma de avaliar as informações geradas pelo Analytics e
fornecendo-lhes conhecimento que possibilite maior sucesso em tomadas de decisão.
Palavras-chave: Web Analytics. Métricas. Data Mining.
ABSTRACT
This final paper focuses on knowledge management for small and medium-sized organizations
regarding their performance on the internet, an indispensable element for maintaining and
improving the competitiveness of digital businesses and their websites. Within this theme, we
delve deeper into the concepts of metrics collected through web analytics - specifically using
Google Analytics - and its use in performance analysis of digital marketing through Key
Performance Indicators (KPIs) that play a key role When we treat the organizations' investment
assessment. It is intended with this work to enable the creation of a decision tree using data
from the monitoring of access to a website, made with Google Analytics. For this, a step-by-
step guide to collecting and transforming the metrics and dimensions collected by Google
Analytics, its classification through the use of data mining techniques, is suggested, culminating
in the creation of the decision tree to be used by the business managers. The suggested process
seeks to use tools that do not reflect financial investment. As a result of this study it is hoped to
encourage the use of metrics by small and medium digital business managers, providing them
with a new way of evaluating the information generated by Analytics and providing them with
knowledge that enables greater success in decision making.
Keywords: Web Analytics. Metrics. Data Mining.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Exemplo de árvore de decisão ................................................................................. 18 Figura 2 - Representação de dados, informação e conhecimento............................................. 20 Figura 3 - Exemplo de árvore de decisão ................................................................................. 25 Figura 4 - Visão geral de classificação utilizando árvore de decisão ....................................... 27 Figura 5 - Participações no mercado de web analytics ............................................................. 32
Figura 6 - Participações no mercado de web analytics nos um milhão maiores websites. ...... 33 Figura 7 - Visão geral do processo sugerido ............................................................................ 42 Figura 8 - Parâmetros de registro de evento ............................................................................. 45 Figura 9 - Transformação de dados no Pentaho ....................................................................... 49 Figura 10 - Árvore de decisão “Website 01” ............................................................................ 53
Figura 11 - Árvore de decisão “Website 02” ............................................................................ 55 Figura 12 - Detalhe da árvore de decisão referente ao “Website 02” ....................................... 56
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 - Categorias de fontes de acesso ............................................................................... 31 Quadro 2 - Características de um KPI ...................................................................................... 35 Quadro 3 - Comparativo características de trabalhos relacionados .......................................... 41 Quadro 4 - Snippet de monitoramento do Google Analytics ................................................... 44 Quadro 5 - Snippet de registro de evento do Google Analytics ............................................... 44
Quadro 6 - Resultado bruto da classificação “Website 01”...................................................... 51 Quadro 7 - Resultado bruto da classificação “Website 02”...................................................... 54
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
PDCA Plan, Do, Check, Act
KPI Key-Performance Indicator
BI Business Intelligence
API Application Programming Interface
GA Google Analytics
ETL Extract, Transform, Load
SGC Sistema de Gestão do Conhecimento
OLAP Online Analytical Processing
IP Internet Protocol
MIT Massachussetts Institute of Technology
ROI Return of Investment – Retorno de Investimento
CPA Custo por Aquisição
SEO Search Engine Optimization
AITS Administrative IT Systems and Services
NLP Natural language processing – Processamento de Linguagem Natural
SVM Support Vector Machine – Máquina de vetores de suporte
PDI Pentaho Data Integration
ARFF Attribute-Relation File Format
RAM Random Access Memory – Memória de acesso aleatório
CART Classification and regression tree
MLP Multi Layer perceptron
PWPC Probabilistic web page classifier
PCA Principal Component Analysis
XML eXtensible Markup Language
AVS
AD
Attribute-value similarity measure – Medida de similaridade atributo-valor
Árvore de Decisão
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO .................................................................................................................. 12
1.1 PROBLEMA DE PESQUISA ................................................................................. 13
1.1.1 Solução proposta .................................................................................................... 14
1.1.2 Delimitação de escopo ............................................................................................ 15
1.2 JUSTIFICATIVA .................................................................................................... 15
1.3 OBJETIVOS ............................................................................................................ 15
1.3.1 Objetivo geral ......................................................................................................... 15
1.3.2 Objetivos específicos .............................................................................................. 16
2 METODOLOGIA .............................................................................................................. 17
2.1 METODOLOGIA DA PESQUISA ......................................................................... 17
2.1.1 Procedimentos metodológicos ............................................................................... 17
3 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA .................................................................................... 19
3.1 DADO, INFORMAÇÃO E CONHECIMENTO ..................................................... 19
3.2 NEGÓCIOS DIGITAIS – DOT.COM ..................................................................... 20
3.3 BUSINESS INTELLIGENCE ................................................................................. 21
3.4 DATA MINING ....................................................................................................... 23
3.4.1 Tarefas do data mining .......................................................................................... 24
3.5 ÁRVORES DE DECISÃO ...................................................................................... 25
3.6 BENCHMARKING E O PLANEJAMENTO ESTRATÉGICO ............................. 28
3.7 IMPORTÂNCIA DO WEB ANALYTICS PARA NEGÓCIOS DIGITAIS .......... 28
3.8 FERRAMENTAS DE WEB ANALYTICS ............................................................ 29
3.8.1 Panorama histórico ................................................................................................ 29
3.8.2 Desafio atual ........................................................................................................... 29
3.9 CLASSIFICAÇÃO DE FERRAMENTAS DE WEB ANALYTICS ...................... 30
3.9.1 Análise comportamental ........................................................................................ 31
3.9.2 Análise de aquisição ............................................................................................... 32
3.10 GOOGLE ANALYTICS ......................................................................................... 32
3.11 MÉTRICAS E KPIS ................................................................................................ 33
3.11.1 Diferença entre Métrica e KPI .............................................................................. 34
3.12 CARACTERÍSTICAS DE UM KPI ........................................................................ 34
3.12.1 Simplicidade ........................................................................................................... 35
3.12.2 Relevância ............................................................................................................... 35
3.12.3 Rapidez .................................................................................................................... 35
3.13 CLASSIFICAÇÃO DE KPIS .................................................................................. 36
4 TRABALHOS RELACIONADOS ................................................................................... 39
4.1 UTILIZANDO TECNOLOGIAS DE WEB SEMÂNTICA E TÉCNICAS DE
MINERAÇÃO DE DADOS PARA ANALISAR OS ESTUDANTES QUE
APRENDEM E PREVER O DESEMPENHO FINAL ........................................... 39
4.2 WEB SPAM DETECTION USING IMPROVED DECISION TREE
CLASSIFICATION METHOD ............................................................................... 39
4.3 A NOVEL APPROACH FOR EFFECTIVE WEB PAGE CLASSIFICATION .... 40
4.4 SEMANTICS-BASED WEB SERVICE CLASSIFICATION USING
MORPHOLOGICAL ANALYSIS AND ENSEMBLE LEARNING
TECHNIQUES ........................................................................................................ 40
4.5 ANÁLISE COMPARATIVA .................................................................................. 40
5 SOLUÇÃO PROPOSTA ................................................................................................... 42
5.1 VISÃO GERAL DO SISTEMA .............................................................................. 42
5.2 REGRAS DE NEGÓCIOS ...................................................................................... 43
5.3 DETALHAMENTO DAS ETAPAS DO PROCESSO ........................................... 44
5.3.1 Coleta de dados pela API Google Analytics ........................................................ 45
5.3.2 Manipulação dos dados Pentaho .......................................................................... 46
5.3.3 Classificação dos dados Weka ............................................................................... 48
5.4 EXPERIMENTOS REALIZADOS ......................................................................... 49
5.4.1 Parâmetros dos experimentos ............................................................................... 49
5.4.2 Experimento Website 1 - Escola ........................................................................... 50
5.4.3 Experimento Website 2 - Fundação ..................................................................... 50
6 RESULTADOS .................................................................................................................. 51
6.1 EXPERIMENTO WEBSITE 1 – ESCOLA............................................................. 51
6.2 EXPERIMENTO WEBSITE 2 – FUNDAÇÃO ...................................................... 54
6.3 DISCUSSÃO DOS EXPERIMENTOS ................................................................... 56
7 CONSIDERAÇÕES FINAIS ............................................................................................ 58
7.1 SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS ................................................... 59
REFERÊNCIAS ..................................................................................................................... 61
1 INTRODUÇÃO
No mercado contemporâneo, a competitividade é uma das principais características para
garantir a continuidade das organizações e seus negócios. Na da informação, a arma mais
importante para a manutenção desta continuidade é, como o próprio nome diz, a informação:
sobre o mercado, produtos, concorrentes, e a mais preciosa delas: sobre o cliente. É utilizando-
se deste tipo de conhecimento que o negócio pode não só se manter, mas também se renovar,
atendendo melhor a necessidade de seus clientes. Sendo assim imprescindíveis estes elementos
na tomada de decisão de inovação que poderá resultar na fidelização seu público, evitando a
perda deste para os seus concorrentes.
Seguindo o registro histórico realizado por Carvalho (2006) e sua tese de mestrado, a
construção da internet no Brasil remonta aos anos 90, com a abertura do mercado brasileiro,
durante o governo Collor, iniciou-se o processo de renovação tecnológica, e como
consequência, a vinda da internet para o País após uma longa discussão sobre sua implantação
no ambiente acadêmico brasileiro, concretizada pelo primeiro acesso acadêmico à internet no
Brasil em fevereiro de 1991, seguido pela primeira versão da Rede Nacional de Pesquisa,
projetada em 1992 e finalmente com a primeira conexão a longa distância estabelecida em 1993,
entre São Paulo e Porto Alegre, e 1995 marcando o início das operações de provedores de
internet.
Contudo, somente a partir de 2000, observa-se de fato a popularização da internet no
Brasil, e com isto o surgimento de um novo mercado, os negócios digitais, também chamadas
“pontocom”, empresas que atuam parcial ou inteiramente através da internet, sejam eles E-
commerces, blogs ou portais de notícia. Este novo meio de atuação, por mais que se diferencie
em relação ao mercado convencional, é regido pelos mesmo princípio: a concorrência. Esta por
sua vez coloca novamente em primeiro plano a competitividade, que pelo alto dinamismo e
alcance do meio digital, se torna ainda mais determinante que no meio off-line.
Como resposta à esta nova realidade de mercado ocorre a popularização do uso de
ferramentas de avaliação de desempenho de ações e métricas (FERNANDES; ROSA, 2013, p.
183), antes somente disponíveis para grandes empresas mediante altos investimentos. Empresas
como MicroStrategy, Cognos, SAP e Oracle eram os grandes – e únicos – provedores deste tipo
de conhecimento, oferecidos através de projetos que duram meses para serem implantados e
com valores que podem custar dezenas de milhões de reais.
Atualmente se observa uma grande disponibilidade destes serviços para pequenas e
médias empresas, alguns fornecidos de forma gratuita (FRIED; HANSSON, 2012). O grande
carro-chefe desta nova onda de web analytics é a ferramenta Analytics, da gigante Google, que
tem concorrentes de peso, entre eles: WebTrends, SAS, QlikTech, MixPanel, Piwik, entre
outras, que oferecem seus serviços gratuitamente, ou através de investimentos na casa de
dezenas de dólares ao mês.
Tais ferramentas tornaram-se imprescindíveis para aferir e garantir a manutenção de
negócios atuantes na internet. Porém torna-se necessária primeiramente a sua conceituação.
Esta pode ser concisamente definida como:
Mensuração, recolha, análise e geração de relatórios com dados da internet
com o objetivo de compreender e otimizar a utilização de um Website. Web
Analytics vai para além da simples medição de tráfego na internet, pois é usado
em pesquisas de mercado e negócio, permitindo melhorar a eficácia e
eficiência de um negócio online. Permite ajudar ainda as empresas a medir os
resultados de determinadas campanhas de promoção e saber se a mesma está
a correr como planejado. (LISBOA, 2012, grifo do autor).
A importância e a rápida expansão de utilização das métricas de tais aplicações se dá
pela sua capacidade de geração de dados sobre o objeto analisado. Estes podendo ser utilizados
como inputs para o ciclo check, do método iterativo de melhoria contínua PDCA – Plan, Do,
Check, Act –, metodologia muito utilizada entre as empresas pontocom.
Os outputs dessas ferramentas possibilitam a tomada de decisão com base em dados
estatísticos, de forma mais científica, em detrimento de tomadas de decisão puramente
intuitivas. Estes outputs servirão de base para a concepção de novas oportunidades, ou até
mesmo para mudanças de rotas na gestão estratégica dos negócios (LISBOA, 2012).
A presente pesquisa tem como foco o fornecimento de conteúdo relevante e necessário
para a elaboração de um plano de monitoramento eficaz, evitando a ocorrência da sobrecarga
cognitiva ou desinformação. Sua realização iniciará pelo levantamento das principais
ferramentas de web analytics disponíveis no mercado, categorização de tipos de negócios
digitais, avaliação das principais métricas e KPIs fornecidos pela ferramenta escolhida,
catalogação dos dados gerados, suas classificações e relevância relativa ao contexto, resultando
na criação de uma metodologia disponível aos gestores para que as situações de sobrecarga
cognitiva sejam evitadas.
1.1 PROBLEMA DE PESQUISA
Com a utilização em grande escala dos softwares de web analytics como Google
Analytics, ofertou-se aos gestores de negócios digitais informações sobre o desempenho de seus
websites e aplicativos. Porém estas são capazes de fornecer uma enorme quantidade de
indicadores e informações diferentes sobre a o objeto monitorado, muitas vezes muito além do
necessário aos gestores e/ou avaliadores de desempenho. Com este excesso de indicadores, os
KPIs – Key-Performance Indicators – acaba por ocorrer o fenômeno contrário ao que se espera,
como discorre Bittencourt (2013). De acordo com Andriotti (2008), apesar da abundância de
informações, relata-se que o gestor tem a impressão de nunca as possuir em quantidade, ou
qualidade, suficientes para a tomada de decisão. Pela conclusão de Andriotti evidencia-se a falta
de conhecimento por parte dos gestores sobre a gerência de tais ferramentas e sobre quais
informações se propõem a fornecer (FARRIS et al., 2013), que pode levar o gestor a sobrecarga
cognitiva: que consiste na parcial falta de habilidade em processar de forma eficiente novas
informações, principalmente, devido ao seu excesso (NAGASUNDARAM; DENNIS, 1993;
GRISE; GALLUPE, 1999).
Outro conceito relacionado ao problema de pesquisa é o conceito da desinformação, o
qual Pinheiro e Brito (2014) definem por informações que não agregam valor ou conhecimento,
e que são disponibilizadas em fluxo ininterrupto, podendo aturdir e diluir a capacidade de
processamento de um alvo em questão. Esta situação tem como consequência a redução da
eficiência de ações de organizações no ambiente digital, podendo culminar no
comprometimento do desempenho e dos objetivos desejados pela organização. Por fim, tem-se
como principal motivação para realização deste trabalho a frase escrita por Avinash Kaushik:
Existe uma profunda falta de conhecimento prático real no mercado. Mais
importante ainda, existe uma falta de pessoas e práticas que permitam aos
negócios digitais obter conhecimentos que resultem em ações as quais
produzam diferenciação estratégica entre eles e seus concorrentes.
(KAUSHIK, 2007, p. 7, tradução nossa).
1.1.1 Solução proposta
Como solução para o problema apresentado, o objetivo de pesquisa é a proposta de uma
diretriz para a construção de uma árvore de decisão utilizando softwares gratuitos, tendo como
base dados fornecidos pela ferramenta de web analytics Google Analytics em sua versão
gratuita, possibilitando aos gestores de negócios digitais uma alternativa mais simples para a
aquisição de conhecimento sobre seus negócios digitais por meio de BI e data mining sem a
necessidade de investimentos financeiros e consequentemente tornando conhecimento mais
acessível ao mercado e às pequenas e médias empresas.
1.1.2 Delimitação de escopo
Será utilizado nesta pesquisa o software de web analytics Google Analytics em sua
versão gratuita, devido a abrangência de seu uso, fato verificado durante a pesquisa deste
trabalho. A forma utilizada para a coleta dos dados e informações será a API – Application
Programming Interface – pública do Google Analytics, respeitando as políticas de uso
estabelecidas pela fabricante do software. Para a manipulação dos dados coletados e finalmente
classificação destes são utilizadas ferramentas gratuitas e conhecidas no meio acadêmico,
Pentaho e Weka, respectivamente. Este trabalho limita-se a avaliar a viabilidade de criação da
árvore de conhecimento, por meio das ferramentas acima descritas, deixando a avaliação da
qualidade do conhecimento gerado para trabalhos futuros.
1.2 JUSTIFICATIVA
Este trabalho objetiva a utilização de técnicas de data mining sobre os dados e
informações ofertados pela ferramenta Google Analytics, uma das mais utilizadas no mercado
mundial (DATANYZE, 2017), facilitando aos gestores de negócios digitais a avaliação destes
dados para realizar as mais variadas decisões sobre seus negócios. Esta facilitação ocorre, pois,
na aplicação do algoritmo de classificação ocorre a seleção das variáveis – as métricas e KPIS
– que tem maior ganho de informação, ou seja, têm maior relação com os objetivos do website
avaliado. Com isto há a diminuição do universo de métricas a serem avaliadas para apenas o
conjunto reduzido e de alta relevância, simplificando o processo e poupando tempo e esforços
dos gestores para entender melhor se comporta o cliente ideal de seu website.
1.3 OBJETIVOS
1.3.1 Objetivo geral
O objetivo deste trabalho é a proposta de um conjunto de diretrizes eficazes e que não
impliquem em investimentos financeiros para elaboração de uma árvore de decisão utilizando
dados de visitação coletados pelo Google Analytics. Esta árvore poderá ser utilizada por
gestores de pequenas e médias organizações na tomada de decisão de investimentos em seus
negócios digitais.
1.3.2 Objetivos específicos
• Conceituar as principais ferramentas de web analytics por suas principais
características, justificando a escolha do Google Analytics como ferramenta a ser
utilizada;
• Conceituar e classificar dos métricas e KPIs;
• Criar um processo eficaz para a classificação das métricas coletadas de seu website
utilizando softwares gratuitos;
• Gerar uma árvore de decisão do website/aplicação avaliada.
2 METODOLOGIA
2.1 METODOLOGIA DA PESQUISA
Seguindo os preceitos de Wazlawick (2008), para a obtenção dos objetivos, tanto gerais
quanto específicos, deste trabalho foram realizadas pesquisas bibliográficas sobre os temas
abordados, desde os fundamentos da gestão do conhecimento, conceitos de dados, informação
e conhecimento, sobre a natureza de web analytics modernos, tipologia de websites e suas
principais métricas e indicadores de desempenho.
Sob a ótica de sua natureza, este trabalho tem com algo a geração de conhecimento para
a aplicação prática de solução para um problema específico, classificando-se assim o trabalho
como uma pesquisa aplicada.
Sob o ponto de vista de seus objetivos, esta pesquisa é exploratória, pois envolver um
levantamento bibliográfico, análise de conceitos e classificações de autores e validação da
solução proposta.
2.1.1 Procedimentos metodológicos
O trabalho será realizado, iniciando-se com uma revisão bibliográfica sobre o tema de
métricas de monitoramento digital. Com objetivo de se obter o que há de mais recente sobre os
conceitos referidos neste trabalho, tornar-se-á necessária pesquisa em publicações não somente
em português, mas em outras línguas, a pesquisa poderá abranger conteúdo e materiais -
apresentações e publicações digitais - elaborados por organizações e pessoas proeminentes nas
áreas de métricas, KPIs e web analytics.
Elaborada a conceituação, inicia-se a pesquisa de mercado buscando definir quais as
principais ferramentas de coletas de dados utilizadas e justificando a escolha do Google
Analytics como ferramenta utilizada.
Como finalização da fundamentação teórica são conceituadas as métricas e KPIs
analisados pelo GA, aprofundando-se em suas diferenças e, segundo autores, as principais
características que as definem, chegando às suas classificações e relacionando-as a grupos de
contexto.
Na etapa de desenvolvimento é elaborada a tarefa de classificação de data mining destas
métricas coletadas pelos web analytics para criação da árvore de decisão para ocorrência de um
evento-objetivo do website, também chamado de conversão. O processo inicia-se pela coleta
dos dados advindos do Google Analytics através de sua API, utilizando para este fim o software
Pentaho Data Integration, ferramenta de ETL, Analytics e Big Data em sua edição comunitária,
realizando a manipulação dos dados para que se adequem à especificações necessárias do
software Weka, ferramenta open-source oferecida pela universidade de Waikato, Nova
Zelândia, para aplicação de análise de conhecimento e data mining, onde é realizada a
classificação dos dados utilizando o algoritmo de classificação C4.5 em sua implementação
J48, presente no Weka. Após estes passos é gerada a arvore de classificação das métricas
providas pelo Google Analytics indicando sua relevância na ocorrência de um evento almejado.
O resultado esperado é a verificação da efetividade das diretrizes para criação de um
artefato de conhecimento de fácil entendimento que poderá ser utilizado por gestores não-
técnicos em tomadas de decisão quanto a futuros investimentos em seus negócios digitais. A
árvore de decisão terá sua estrutura semelhante à apresentada na Figura 1.
Figura 1 - Exemplo de árvore de decisão
Fonte: Maia et al. (2013).
3 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Neste capítulo serão abordados conceitos relevantes relacionados aos elementos, a
motivação do uso e os procedimentos envolvidos na avaliação de desempenho de websites de
negócios digitais e nas formas de sua melhoria, sendo feita uma revisão bibliográfica para
consequente definição do escopo da solução proposta.
3.1 DADO, INFORMAÇÃO E CONHECIMENTO
Segundo diversos autores, dados e informações são considerados sinônimos, porém para
melhor andamento da presente pesquisa, devemos seguir a conceituação de autores que os
distinguem, e assim tornando mais clara a compreensão dos elementos. Dados e informação são
conceitos profundamente ligados ao objeto de estudo desta pesquisa, por isto a necessidade de
esclarecer a distinção entre eles e suas representações análogas na mensuração de desempenhos
de websites.
Inicia-se a conceituação de dado pelas palavras de Houaiss (2001, p. 903), que se segue:
Existe uma profunda falta de conhecimento prático real no mercado. Mais
importante ainda, existe uma falta de pessoas e práticas que permitam aos
negócios digitais obter conhecimentos que resultem em ações as quais
produzam diferenciação estratégica entre eles e seus concorrentes.
(KAUSHIK, 2007, p. 7, tradução nossa).
Outro autor, Santos (2009), descreve dados como elementos base para a criação de
informação, sendo este tudo o que é captado por um sensor. Contudo, a definição que mais se
relaciona com o contexto desta pesquisa é descrita por Rabaca e Barbosa (1995), onde dado é
definido como “elemento numérico, conhecido ou obtido por método de coleta apropriado, que
serve de base para processo de análise”.
O que é visto como consenso entre os autores, é que dados são considerados as unidades
básicas para qualquer sistema de conhecimento, e por este valor semântico básico, carecem de
significado próprio, quando avaliados de forma separada. Por sua vez, sendo entendidos como
peças agregáveis, quando aplicados operações lógicas em conjunto a outros dados, há a
possibilidade de associação de seus valores e com isto a criação de significado aos dados
referentes ao objeto mensurado em questão.
Quando a ocorrência de significado sobre um conjunto de elementos base, ou
numéricos, define-se o conceito de informação, que segundo Serra (2007) informação é a
resultante do processamento, manipulação e organização de dados, de tal forma que represente
uma modificação (quantitativa ou qualitativa) no conhecimento do sistema (humano, animal ou
máquina) que a recebe. Ou seja, um elemento que carrega valor semântico às pessoas ou
sistemas que venham a interpretá-lo com possibilidade de modificar ou gerar um terceiro
elemento: o conhecimento. Esta relação entre estes três elementos é evidenciada por meio do
exposto na Figura 2.
Figura 2 - Representação de dados, informação e conhecimento
Fonte: adaptado de disponível em: <http://fdr-sig-jonathanroger.blogspot.com.br/2009/11/dados-e-
informacoes.html>.
Como terceiro elemento desta linha temos o conhecimento. O esforço de definição do
conhecimento é uma constante na sociedade acadêmica que, por reflexo, resulta em inúmeras
definições diferentes, iniciando-se pela definição de Platão, onde o conhecimento consiste em
uma crença verdadeira e justificada de um sujeito, também chamado de cognoscente, em
relação a um objeto, o cognoscível. Ou seja, a elaboração é diretamente dependente do ator
envolvido no processo. Há autores, porém, que discordam desta definição, entre eles, Gettier,
que questionam a suficiência das três características como condição para a existência de
conhecimento.
Autores atuais ampliam o conceito de conhecimento para novas formas, sempre visando
a importância do sujeito atuante no processo, como Sveiby (1998), relaciona o conhecimento à
capacidade de ação. Porém, a definição mais própria para este trabalho vem de Nonaka e
Takeuchi (1997), que declaram que “o processo de criação de conhecimento diz respeito a
crenças e compromissos” e sempre está ligado a ações, atitudes e a intenção específica do
cognoscente, “um processo humano dinâmico de justificar a crença pessoal em relação ‘a
verdade’”.
3.2 NEGÓCIOS DIGITAIS – DOT.COM
Negócios digitais, ou também chamados de empresas dot-com, são tipos de
organizações que realizam seus negócios de forma majoritária ou completamente através da
internet (BEYNON-DAVIES, 2004), onde há compartilhamento de informação pela internet,
ou seja, são empresas ou organizações que dependem fundamentalmente de seus websites ou
aplicativos baseados na internet para realização de suas operações de negócios e interação com
sua clientela, sendo o exemplo mais evidente as lojas online, também chamados de e-commerce.
Por utilizar a internet como plataforma de oferta de serviços e produtos, por um lado
possibilitando acesso a maiores mercados do que no meio “offline”, por outro há a elevada
concorrência que a internet trás. Como consequência disto, cria-se uma maior necessidade que
a organização avalie constantemente a forma com que mercado se comporta e busque formas
de avaliar o seu desempenho e de seus concorrentes através do BI com objetivo de manter e
melhorar a sua competitividade e assegurar a sobrevivência da organização.
3.3 BUSINESS INTELLIGENCE
Mesmo havendo diferentes definições dadas por diferentes autores, desde centradas
puramente nos processos e instrumental envolvidos, como definido por Berson e Smith (2002),
BI inclui diversos softwares para Extração, Transformação e Carregamento, data warehousing,
busca em bases de dados e relatórios, OLAP, análise de dados, data mining e visualização,
chegando a conceituações diretamente ligadas aos resultados, como o resultado de análise
profunda de dados de negócios detalhados, incluindo tecnologias de banco de dados e
aplicações, junto a processos de analíticos (GANGADHARAN, 2004) e Zeng et al. (2006),
sendo BI “O processo de coleta, tratamento e difusão de informação que tenha um objetivo, a
redução da incerteza na realização de decisões estratégicas”.
Business Intelligence (BI) é definida como um conjunto integrado de
ferramentas que dão suporte a transformação de dados em informações de
forma a subsidiar a tomada de decisão. Entretanto, organizações tem
dependem do uso mais abrangente do BI que compreende também a
habilidade de analisar informações sob o contexto de necessidades
particulares e o uso de tecnologias de gestão do conhecimento de forma a
acelerar o processo de criação de conhecimento para decisão. (SELL et al.,
2012).
Todas estas definições orbitam o conceito de que o business intelligence é a habilidade
de uma organização converter processos, ações e interações em conhecimento, e garantir a
entrega deste conhecimento às pessoas certas, da forma correta, no momento correto. Como
consequência direta do BI temos a possibilidade de desenvolvimento de novas oportunidades e
perspectivas para a organização (KUMARI, 2013). Junto a este processo estão práticas e
ferramentas de ETL e data warehouse, sendo o papel deste último no contexto deste trabalho
desempenhado pelo Google Analytics que, mesmo que não apresente todas as qualidades e
processos de uma aplicação de data warehouse, atende ao conceito definido por Zeng como
uma ferramenta de BI para o fornecimento de informação sobre um website ou aplicação web.
Power (2007) já utiliza a definição de Dresner de Business Intelligence como conceitos
e métodos para melhoria da tomada de decisão de uma organização por meio de sistemas
baseados em fatos. Tais sistemas baseados em fatos são as ferramentas de data warehousing ou
datamarts, como descritos por autores supracitados. O BI cobre estas ferramentas e outras
técnicas, como mineração de processos, benchmarking, data mining.
O BI por si pode ser aplicado a inúmeras situações, sendo este termo, como escrito por
Kobielus (2010), business apenas a forma mais generalizada dos dados analíticos entregues a
usuários por meio de relatórios e dashboards. Abaixo dele se encontram outras inteligências
como de mercado, competitiva, social. O autor ainda conclui que, em sua visão, não há
diferenciação prática entre inteligência e analítica, sendo possível substituir o termo por outro
em quaisquer das definições sem alteração de significado. O autor também descreve o que pode
ser considerada a evolução das técnicas de BI, partindo inicialmente de um ambiente onde os
dados e informações eram em sua grande maioria estruturadas, e hoje trabalha-se com dados
semi ou não-estruturados, principalmente no âmbito das redes sociais e outros que envolvam
principalmente interação interpessoal.
Estes dados e informações utilizadas pelo BI podem ser agrupados em três grandes
grupos, não-estruturados, semiestruturados e estruturados:
Não-estruturados: são informações que não tem um modelo pré-definido de
organização e/ou não são organizadas em uma ordem pré-estabelecida, fazendo com que
este tipo de informação seja armazenado entre os dados com esta característica temos e-
mails, transcrições de conversas telefônicas, tabelas de dados, documentos. Grimes
(2008) cita em seu artigo que aproximadamente 80% a 85% das informações de
empresas úteis para BI sejam deste tipo.
Semiestruturados: são informações que mesmo não tenham uma estrutura definida
formalmente, porém já contém meta dados e elementos semânticos em seu corpo,
tornando-as conhecidas como estruturas auto descritas (UNIVERSIDADE DE
CHICAGO, 2017). Não sendo, desta forma, possível determinar que todas as entidades
de mesmo tipo, contenham as mesmas quantidades de atributos. Exemplos de dados
semiestruturados mais comuns são o XML e o JSON.
Estruturados: São os tipos de dados comumente utilizados em aplicações
computacionais, com modelo formalmente definido, podendo ser representações
alfanuméricas, normalmente armazenadas em bancos de dados relacionais. Este é o tipo
de dado armazenado pela ferramenta Google Analytics, portanto utilizado para a
elaboração da árvore de decisão.
Dentre os instrumentais envolvidos no Business Intelligence, destaca-se o uso do data
mining para a geração da árvore de decisão neste trabalho, sendo importante sua conceituação
e de suas tarefas.
3.4 DATA MINING
Data mining, ou mineração de dados, é o nome dado ao processo computacional que
tem como objetivo a descoberta de conhecimento em volumes de dados e informações
envolvendo métodos de inteligência artificial, estatísticas e banco de dados, como descrito por
Clifton (2015). Este processo tem como objetivo extrair informações de uma estrutura de dados
e transformá-la em uma estrutura compreensível os agentes que irão posteriormente utilizá-las
(HASTIE; TIBSHIRANI; FRIEDMAN, 2009). A mineração de dados pode detectar padrões
como grupos de dados com mesmas características (análise de cluster), detecção de anomalias,
e dependências (mineração por regras e associação), podendo estes serem utilizados em análises
posteriores e para análise preditiva.
O uso do data mining há muitas décadas, onde métodos antigos de identificação de
padrões, entre eles o teorema de Bayes e a análise de regressão, isto em meados dos séculos
XVI e XVII. Com os avanços exponenciais nos setores tecnológicos e do poder de
processamento, os grupos de informações aumentaram em complexidade e tamanho, com isto,
a manipulação destas informações também foram melhoradas por meio do processamento de
dados indireto e automatizado, auxiliadas com descobertas no setor de computação.
Suas aplicações em tempos atuais são nas mais diversas áreas, entre elas negócios, jogos
e minerações de padrões, entre outras, a seguir estão listadas utilizações do data mining nas
áreas:
Negócios: Utilizada para avaliar históricos de transações com objetivo de buscar
características e tendências nos dados, são usados algoritmos de reconhecimento de
padrões em grandes quantidades de informações para auxiliar na descoberta de
conhecimento estratégicos dos negócios avaliados (O’BRIEN; MARAKAS, 2011).
Como exemplo de seu uso, para a indústria da propaganda o data mining é uma
ferramenta muito útil para catalogar informações provenientes do mercado, podendo
identificar padrões de consumo de clientes e identificar os mais propensos a responder
positivamente uma campanha ou propaganda por e-mail (BATTITI; BRUNATO, 2011)
Jogos: No xadrez, com objetivo de extrair as estratégias utilizadas por jogadores
humanos contra máquinas, foram utilizados experimentos com sistema de análise pré-
calculada da posição das peças do tabuleiro, que combinado a um estudo intensivo do
conhecimento adquirido, gerou uma sequência de padrões preditivos para alimentar a
inteligência de um jogador não-humano (O’BRIEN; MARAKAS, 2011).
Mineração de Padrões: Técnica da descoberta de conhecimento que envolve a
descoberta de padrões em um determinado universo de dados, ou seja, associações entre
seus registros. Um uso prático da mineração de padrões, segundo a National Research
Council (2008), é a identificação de atividades terroristas, mesmo que estas atividades
tenham sejam pouco perceptíveis no universo de dados.
3.4.1 Tarefas do data mining
A mineração de dados, como processo, é definida por Groth (1998) é aquele responsável
pela descoberta automática de conhecimento. Segundo Fayyad, Piatetsky-Shapiro e Smyth
(1996) a mineração de dados possui seis tipos comuns de tarefas, brevemente descritas na lista
a seguir:
• Detecção de Anomalias: identificação de registros não-usuais, que podem ser
interessantes ou erros de informação que requerem algum tipo de investigação.
• Aprendizado por associação (Modelo de Dependência): são procurados
relacionamentos entre variáveis, como por exemplo um supermercado que pode
coletar informações sobre os hábitos de compra de um cliente.
• Clusterização: a tarefa de descobrir grupos e características do grupo de
informações-alvo, que são de uma forma ou outras semelhantes, sem utilizar as
estruturas conhecidas do grupo de informações em questão.
• Classificação: a tarefa de catalogar a informações em categorias conhecidas, tal
como um gerenciador de e-mails que cataloga novos e-mails como legítimos ou
spams.
• Regressão: busca encontrar uma função que modela a informação baseado no que se
aprender com o último erro.
• Sumarização: Provê uma representação mais compacta do grupo de informações,
incluindo visualização e geração de relatórios.
3.5 ÁRVORES DE DECISÃO
Árvores de decisão são ferramentas de suporte a decisão, criada a partir de um conjunto
de dados, comumente chamado de conjunto de treinamento. Sendo um grafo em forma de
árvore, um dos métodos mais amplamente usados e práticos para inferência indutiva sobre um
conjunto de dados, suas relações são representadas por um conjunto de regras “se-então” para
facilitar a legibilidade humana (MITCHELL, 1997). Sua representação se dá por meio de três
elementos-base:
• Nodos: representam atributos da entrada;
• Arcos: correspondem ao valor de um atributo;
• Nodos-folha: provê a classificação da instância, ou entrada no conjunto de dados.
Figura 3 - Exemplo de árvore de decisão
Fonte: Bogorny (2015).
A árvore de decisão é construída por meio da aplicação de algoritmos de aprendizados
sobre um conjunto de treinamento, sendo dois dos mais conhecidos o algoritmo ID3
(QUINLAM, 1986) e sua posterior extensão C4.5, este último utilizado na solução proposta
deste trabalho. Bogorny descreve em seu material os passos realizados para a construção da
árvore, que são:
1) Seleciona-se um atributo como sendo nodo raiz;
2) Arcos são criados para todos os diferentes valores do atributo selecionado no passo 1;
3) Se todos os exemplos de treinamento (registros) sobre uma folha pertencerem a uma
mesma classe, esta folha recebe o nome da classe. Se todas as folhas possuem uma
classe, o algoritmo termina;
4) Senão, o nodo é determinado com um atributo que não ocorra no trajeto da raiz, e arcos
são criados para todos os valores. O algoritmo retorna ao passo 3.
Para a escolha dos atributos que serão utilizados como nodo na árvore e sua posição
(mais próxima da raiz ou das folhas) é baseada na Teoria de Informação de Shannon, mais
especificamente nos conceitos de Entropia e Ganho de Informação.
Entropia: Definida como a quantidade necessária de informação para identificar a
classe de um caso. Dada pela equação:
Onde:
S é o conjunto de amostras (registros);
n é o número de valores possíveis da classe;
pi é a proporção de amostras da classe i em relação ao total de amostras.
Ganho de Informação: É a redução esperada da entropia ao utilizarmos um atributo na
árvore. Dada pela equação:
Onde:
Ganho (S, A) é o ganho do atributo A sobre o conjunto S;
Sv é o subconjunto de S para um valor do atributo A;
|Sv| é o número de elementos de Sv;
|S| é o número de elementos de S.
Criada a árvore, esta pode ser utilizada para classificar um conjunto de entradas de dados
não classificada previamente, chamado de conjunto teste, sendo atribuída a esta classificação
uma possibilidade de erro, dependendo das características do conjunto de treinamento e
configuração do algoritmo de aprendizado utilizado para criação da árvore.
Figura 4 - Visão geral de classificação utilizando árvore de decisão
Fonte: Bogorny (2015).
Segundo Mitchell (1997), os algoritmos ID3 e C4.5 têm melhores resultados na
elaboração de árvores de decisão de tamanhos considerados pequenas, justificando o fato com
base no paradigma da lâmina de Occam, “prefira a hipóteses mais simples que explica os
dados”, aplicando na árvore de decisão a poda de nodos com baixo ganho de informação,
reduzindo assim sua complexidade e mantendo a legibilidade do artefato.
3.6 BENCHMARKING E O PLANEJAMENTO ESTRATÉGICO
Organizações inovadoras estão sempre buscando formas de melhorar seus produtos e
otimizar seus processos, porém para ter de fato a constatação de que há aumento na qualidade
ou na eficiência, devem ser estipulados parâmetros e é a na comparação dos indicadores do
negócio com tais parâmetros que reside o benchmarking. Como descrito por Carlini e Vital
(2004), o benchmarking auxilia empresas a identificar seus pontos fortes e fracos, para então
desenvolver – e melhorar – suas estratégias de inserção e permanência em um mercado.
Em seu artigo, o autor estrutura o Benchmarking em 3 etapas: seu planejamento, sua
execução e a implantação de melhorias, culminando na maximização da competitividade
organizacional. As ferramentas de web analytic tem seu principal momento de atuação na
execução, auxiliando na coleta de dados sobre o negócio digital.
No entanto, a proposta trazida por este trabalho foca em auxiliar a elaboração da
primeira parte do benchmarking, onde são determinados os indicadores a serem avaliados e
comparados por meio da ordenação dos indicadores de acordo com seu grau de relevância e
correlação com os objetivos – definidos como conversões – do negócio digital avaliado. Com
isto conseguimos determinar quais são os principais indicadores de desempenho, podendo
diminuir o número de variáveis avaliadas, simplificando o processo.
3.7 IMPORTÂNCIA DO WEB ANALYTICS PARA NEGÓCIOS DIGITAIS
Pelo fato de um negócio digital ter como principal meio de atuação a internet, a prática
de web analytics acaba por atuar como principal meio de mensuração de desempenho da
organização, coletando informações quanto a sua interação com o mercado, seus clientes e
possíveis novos clientes e gerando medidas de desempenho do negócio. Estas, como descritas
por Hronec (1994), são os maiores indicadores da saúde da organização, quantificando e
qualificando ações da organização que visam o atingimento de seus objetivos estratégicos.
A utilização desta ferramenta para mensurar o desempenho pode trazer benefícios a
gestão do negócio, fornecendo um conjunto de dados reais sobre a satisfação de seus clientes,
resultados de ações aplicadas à estrutura digital da organização e retorno sobre investimentos
realizados em marketing digital, ou seja, tornando-se a principal fonte de informação para saber
quão bem a organização está cumprindo seu objetivo e para direção estratégica do negócio
digital.
3.8 FERRAMENTAS DE WEB ANALYTICS
3.8.1 Panorama histórico
Segundo Kaushik (2007), as ferramentas de web analytics têm como motivação de
existência a necessidade de aferimento dos erros ocorridos nos servidores na World Wide Web,
a fim de descobrir se o sistema está funcionando corretamente. Posteriormente descobriu-se a
possibilidade de recolher informações mais detalhadas sobre as solicitações recebidas por estes
servidores, dados como o endereço de IP do requerente, identidade de seu navegador, sistema
operacional, hora da requisição, entre outros dados. Com isto este aferimento tornou-se foco de
interesse do público não-técnico, termo utilizado pelo autor para profissionais não diretamente
ligados à tecnologia. Kaushik tem como data de criação de tais ferramentas o ano de 1995, onde
Dr. Stephen Turner, na época participante do laboratório de estatística da universidade de
Cambridge, publicou o software Analog em sua versão 0.9b que foi considerado o primeiro
programa de análise de registro, o pai das ferramentas de web analytics modernas.
No ano 2000 surgiram novos players no setor de web analytics, desta vez com foco
comercial, entre elas Accrue, WebTrends e Coremetrics, as quais estenderam as
funcionalidades originais do programa Analog, fornecendo a seus usuários gráficos e outras
ferramentas para avaliação dos dados. Tais ferramentas traziam maiores possibilidades aos seus
usuários, mas com o revés de serem ferramentas pagas, o que limitou a disseminação do uso de
web analytics na internet, que na época consistia em aproximadamente 17 milhões de websites,
segundo estudo realizado conjuntamente pelo MIT, Hobbes Internet Timeline e Pingdom
(INTERNET LIVE STATS, 2016).
Kaushik (2007) marca o ano de 2005 com uma grande mudança no panorama de web
analytics com a aquisição da empresa Urchin pela Google e a posterior lançamento de sua
própria ferramenta de análise Google Analytics de utilização gratuita, ocorrido em 2006. Desde
então, as mais diversas inovações têm sido implementadas aos softwares analíticos com
objetivo de munir os gestores com informações sobre seus negócios digitais.
3.8.2 Desafio atual
Com a entrada do Google Analytics, o mesmo simplesmente explodiu, pois agora
qualquer um que quiser dados sobre seu website pode os ter gratuitamente (KAUSHIK, 2007),
porém esta disponibilidade de nada vale se o gestor ou avaliador não se utilizar de um plano ou
método para avaliar as métricas de sucesso relevantes ao seu tipo de negócio, atribuir confiança
aos ROIs gerados por tais ferramentas. Por fim, evitar o que o próprio autor chama de “Paralisia
por análise” (KAUSHIK, 2007, tradução nossa).
Uma solução amplamente praticada no mercado atual é a predefinição e padronização
de KPIs, onde o mesmo conjunto de indicadores de desempenho são designados para qualquer
tipo de negócio digital. Esta aproximação pode solucionar de maneira temporária o problema,
em um cenário onde há pouco ou nenhum conhecimento sobre este tipo de avaliação, mas com
a evolução dos trabalhos de pesquisa e análise, fica desvelado a necessidade de adaptação destes
KPIs para a realidade do negócio, adaptando-os para as particularidades e realidade do mercado
onde o negócio está inserido.
3.9 CLASSIFICAÇÃO DE FERRAMENTAS DE WEB ANALYTICS
Partindo de um simples software de análise de registros de servidores, como descrito
por Kaushik (2007), ferramentas de web analytics evoluíram e se diferenciaram no que diz
respeito a metodologia usada para o desenvolvimento da ferramenta. Ribeiro et al. (2012, p. 21)
as classifica em seu e-book em dois grandes grupos, determinando o foco de coleta e avaliação
dos dados de cada um e também listando exemplos de softwares disponíveis no mercado com
tais características. Estes dois grupos são:
User Centric – Análise centrada no usuário: como o nome propriamente diz, o objeto
de estudo é o usuário – ou visitante – do website, com objetivo de determinar e avaliar
hábitos, costumes e tendências relacionadas ao perfil do usuário ou ao perfil ou
segmento de mercado do qual ele faz parte, não se restringindo a coletar dados somente
pelas visitas realizadas a um website em específico. Exemplos de software listados pelo
autor, os quais se utilizam desta metodologia são Nielsen Online e ComScore.
Website Centric – Análise centrada no website: baseia-se em senso para fornecer
informações detalhadas sobre o website avaliado, armazenando informações sobre cada
uma das visitas realizadas ao objeto analisado, gerando dados de alta confiabilidade.
Infelizmente há a restrição de apresentação de dados e informações somente do website
objeto da análise, o que impossibilita a visão do mercado e comparação de desempenho
com outros websites. Felizmente, como descrito por Google (2017), já está sendo
disponibilizada na ferramenta Google Analytics a funcionalidade de avaliação
comparativa com participantes do mercado.
Seguindo Mehta (2015), que em seu artigo classifica web analytics em 4 grandes grupos
sob a perspectiva do foco de análise, sendo que ferramentas disponíveis no mercado podem
abranger um ou mais dos grupos definidos pelo autor. Estes grupos são classificados em:
Análise de Usuário: centra-se na aquisição de dados sobre o usuário que está realizando
a visita, obtendo informações como sua idade, localização, preferências e qualquer outra
informação que possa ajudar na determinação do perfil deste visitante, além destes
pontos também se entende como análise de usuário o monitoramento de como ele visita
– dispositivo usado, por exemplo – seu website, que informações absorveu e
dificuldades que possa ter tido durante a visita.
Análise de Fonte de Tráfego: esta classe de análise foca em descrever o fluxo de
entrada de visitantes, buscando evidenciar como as pessoas chegaram ao website, sendo
este tráfego comumente dividido em 3 grupos: tráfego de mecanismo de busca, tráfego
direto e tráfego de referência, descritos no Quadro 1:
Quadro 1 - Categorias de fontes de acesso
Tráfego de
mecanismo de busca
Inclusas neste grupo estão visitas provenientes de websites indexadores,
como Google, Yahoo e Bing, onde o usuário realiza uma pesquisa sobre
algum assunto e acessa os websites listados como relacionados ao assunto
pesquisado. Podem ser especificados como pago, onde a visita resulta em
pagamento ao website indexador, e orgânico, onde isto não ocorre.
Tráfego direto
Ocorre quando o visitante digita o endereço do website visitado diretamente
no navegador, sem o direcionamento de nenhum website indexador ou de
terceiros.
Tráfego de referência
Este tráfego é proveniente de website que contenham um direcionamento ou
referência ao website avaliado, sendo que o website-fonte não é um
indexador de conteúdo. Dentro deste grupo estão blogs, redes sociais.
Fonte: Google (2017).
3.9.1 Análise comportamental
Busca compreender o fluxo de navegação do visitante e suas ações durante a visita, com
objetivo de monitorar e gerar dados sobre a visita que possam resultar em melhoria da
experiência dos usuários futuramente, descrevendo tendências e padrões de ações desejadas ou
indesejadas de seus usuários e buscando entender como este usuário interage com as
informações e conteúdos oferecidos a ele.
3.9.2 Análise de aquisição
Objetiva analisar e otimizar o investimento em tráfego ao website, envolvendo todas as
ações possível para tal, desde tráfego de mecanismo de busca pago, redes publicitárias, e-mail
marketing, redes sociais e outras formas de atração de público, ajudando a criar uma relação
entre o investimento realizado e o retorno gerado ao website em questão.
3.10 GOOGLE ANALYTICS
Para o desenvolvimento deste trabalho, utilizaremos a ferramenta Google Analytics, de
propriedade da Google Inc., gigante do mercado de tecnologia e internet, para realizarmos os
estudos, detalhando e classificando as métricas e indicadores-chave de performance por ela
gerados.
Esta é uma decisão tomada com base em três motivos: o fato de ser uma ferramenta
gratuita; abranger os quatro tipos de análise de web analytics (GOOGLE INC., 2017); responder
pela maior parcela do mercado de ferramentas de web analytics, conforme demonstrado pelos
estudos da W3Techs (2017) e Datanyze (2017), este último avaliando somente os um milhão
maiores websites da internet.
Na Figura 5 temos alguns dados que ajudam a responder a última questão sobre a parcela
do mercado atendida pelo Google Analytics.
Figura 5 - Participações no mercado de web analytics
Fonte: W3Techs (2017).
Figura 6 - Participações no mercado de web analytics nos um milhão maiores websites.
Fonte: Datanyze (2017).
Importante ressaltar que na Figura 6 deve-se somar a participação do Google Analytics
e Google Universal Analytics, pois são versão diferentes para a mesma ferramenta de web
analytics do Google Inc.
Com estes dados, concluímos que, ao realizar o estudo com base nesta ferramenta,
estaremos abarcando em torno de pelo menos 83% dos websites que tem algum tipo de
ferramenta de web analytics, tornando amplo nosso universo de oportunidade.
3.11 MÉTRICAS E KPIS
Assim como na escala dado, informação e conhecimento, métricas e KPIs também têm
uma relação e são utilizadas como base para avaliações tanto quantitativas quanto qualitativas
do negócio. Farris (2013) define métricas como o sistema de mensuração que quantifica uma
tendência uma dinâmica ou característica. Sendo estas utilizadas na explicação de fenômenos,
identificar causas, criando a possibilidade de comparação de tais observações em diferentes
espaços de tempo. Portanto são somente as medidas geradas pela avaliação de um
acontecimento, não tendo necessariamente relação com os objetivos da organização, sendo este
seu principal ponto de diferenciação para com os indicadores-chave de performance, como
afirmado por Rozner (2013) em seu relatório para a Agência dos Estados Unidos Para O
Desenvolvimento Internacional (USAID), a definição mais simples que se pode ter de um KPI
é: medidas que um setor ou organização utiliza para definir seu sucesso e avaliar o progresso
na conquista de seus objetivos estratégicos.
Indicadores-chave de Performance são, como descritos por Popa (2015), elementos
importantes para o atingimento de objetivos organizacionais, pois:
• Permitem a avaliação e determinação do progresso ao objetivo;
• Guiam a estratégia organizacional;
• São considerados expressões quantitativas e qualitativas da execução da estratégia.
3.11.1 Diferença entre Métrica e KPI
Iniciando-se pela definição inicial de Rozner, encontramos autores que elaboraram uma
descrição mais profundo sobre o que diferencia um KPI, classificando-o como um subgrupo
das métricas, como discorre Popa (2015), um KPI é uma métrica, mas uma métrica não
necessariamente é um KPI. A relação contrária somente se dá como válida se uma métrica pode
ser usada como fonte de análise que resulte em planos de ação de forma positiva. Desta forma
reafirma-se a forte relação dos indicadores com os objetivos da organização realizando a
análise.
Em posse destas afirmações é possível compreender uma característica marcante de um
KPI, base para a diferenciação em relação às métricas, de acordo com Da Matta (2017, grifo da
autora), “KPIs não são universais. O que serve para uma empresa pode não servir para outra.
Para serem relevantes eles precisam refletir os objetivos de negócios.”.
3.12 CARACTERÍSTICAS DE UM KPI
Mesmo que KPIs compartilhem fundamentalmente as mesmas características das
métricas, este conjunto é estendido por mais alguns itens, como afirmado por Mortensen (2008),
KPIs têm sete características particulares em relação às métricas, são elas:
• Remetem aos objetivos organizacionais;
• São determinados pela direção;
• Provêm contexto;
• Criam significado em todos os níveis da organização;
• São baseados em dados legítimos;
• Fáceis de compreender;
• Direcionam à ação.
Em sua publicação, Da Matta (2017, p. 8) descreve critérios para escolha de um bom
KPI para o negócio digital. Segundo a autora, KPIs selecionados devem ter três atributos:
simplicidade, relevância e rapidez. Descritos abaixo:
3.12.1 Simplicidade
Trata a complexidade da informação, no que diz respeito a facilidade de assimilação e
no entendimento de seu significado aos envolvidos na análise, não necessitando demasiadas
explicações.
3.12.2 Relevância
O KPI deve ser relevante, ou seja, devem ter relação direta com as regras e objetivos do
negócio, “KPIs não são universais” (DA MATTA, 2017). Cada objeto analisado tem suas
particularidades perante o mercado e com isto deve ser avaliado com o correto conjunto de
informações.
3.12.3 Rapidez
Tange sobre a velocidade de obtenção da informação, se houver grande despendimento
de tempo para a coleta da informação, isto pode demonstrar um possível impacto negativo
quanto capacidade de resposta em momentos onde o tempo de resposta é crucial.
Outros autores, como Knezovic (2014) e Holman (2009), KPIs devem seguir o modelo
SMART, ou seja, deve conter 5 características, descritas no Quadro 2.
Quadro 2 - Características de um KPI
Específico (Specific) O que é avaliado deve estar claro a todas as pessoas envolvidas na
avaliação, havendo entendimento comum.
Mensurável (Measurable) Deve haver uma unidade de medida para o KPI, seja em moeda
corrente, porcentagem ou numeral.
Alcançável (Achievable) A meta definida para o KPI deve estar de acordo com a realidade do
negócio analisado, sendo plausível sua alcançabilidade.
Relevante (Relevant) O KPI deve prover perspectivas sobre o desempenho da
organização.
Temporal (Timely) Deve haver uma relação direta do indicador com o período de
tempo analisado.
Fonte: Holman (2009).
Por fim, temos a definição sucinta de Zotos (2011) em sua publicação, onde KPIs
referem-se a um conjunto de medições que refletem a performance ou sucesso de uma
organização quanto ao progresso de seus objetivos. Segundo o autor, KPIs devem ter as
seguintes características:
• Sejam indicadores de sucesso;
• Apresentados por meio de taxas;
• Requerem comparação;
• Dependem da indústria e do tipo de website.
Esta última característica indicada pelo autor a qual relaciona a relevância do indicador
com o contexto onde o negócio está inserido é de suma importância para o atual trabalho, pois
é esta relação um dos alicerces da organização deste trabalho.
3.13 CLASSIFICAÇÃO DE KPIS
Por terem relação direta com os objetivos organizacionais, KPIs tendem a ser
particulares ao contexto do negócio e assim dificilmente tratados como globais, ou seja, KPIs
compartilhados entre diversos tipos de negócios diferentes, pois, como referido por Kaushik
(2007) KPIs definidos globalmente frequentemente não conseguem acomodar as diferenças
estratégicas e processos de negócios, não se tornando assim tão úteis como acredita-se serem.
Por este motivo, é importante que na etapa de seleção e criação de indicadores, deve-se
iniciar pelo principal objetivo a ser alcançado, para então a partir deste elaborar os objetivos
secundários e finalmente, criar os KPIs referentes (POPA, 2015).
No contexto desta pesquisa, o valor semântico relativo às informações representadas
pelos KPIs é uma peça fundamental para a classificação destes nos os possíveis conjuntos de
análise. Este valor semântico pode variar de acordo com o tipo de negócio ou website analisado,
existindo um grupo de KPI que poderiam ser considerados principais, que são de interesse para
qualquer tipo de website, e outros que pode ou não ter valor, dependendo do mercado. Não há
uma definição clara destes grupos, autores divergem quanto a suas classificações, listada abaixo
o modelo de classificação de Zotos (2011) a título de ilustração das formas de classificação
possíveis.
Zotos (2011), lista um esboço de classes para os KPIs de acordo com sua linha de
raciocínio:
Criar metas mensuráveis e específicas é um passo precursor vital para a
definição de indicadores-chave de performance. Dependendo do seu tipo, um
website pode ter objetivos completamente diferentes de outros. Objetivos
comuns para um E-commerce são o aumento do número de compras, número
de itens comprados e valor médio do ticket, enquanto para websites de
conteúdo, estes objetivos são: aumento do consumo de conteúdo, número de
inscritos, visualização de vídeos, número de jogadores on-line etc. (ZOTOS,
2011, tradução nossa, grifos do autor).
Em sua publicação, o autor agrega os KPIs em cinco grupos semânticos, porém não
descrevendo suas relações com tipos de negócios digitais. Estes grupos são:
KPIs gerais sobre o website
• Taxa de conversão;
• Taxa de conversão de metas;
• Grupos de usuários;
• Bounce Rate;
• Tempo no website;
• Tipos de fonte de tráfego.
KPIs de visibilidade
• Tráfego de palavras-chave sem a marca;
• Tráfego gerado por termos específicos;
• Bounce rate por palavra-chave;
• Rank de palavra-chave;
• Visitantes novos e recorrentes.
KPIs de interação
• Interações de mídia social;
• Consumo de mídia;
• Contatos/Inscrições.
KPIs transacionais
• Custo por transação;
• Ticket media de transação;
• Média de itens no cesto de compras;
• Taxa de conversão por canal de aquisição.
KPIs geográficos
• Transações por país/região geográfica;
• Bounce rate por país/região geográfica;
• Distribuição de tráfego por país/região geográfica.
4 TRABALHOS RELACIONADOS
Neste capítulo são descritos trabalhos acadêmicos relacionados ao uso de classificação
nos quais árvores de decisão são amplamente utilizadas em classificações de data sets nas mais
diversas áreas de conhecimento a fim de criar artefatos de conhecimento sobre estes dados, mas
não fazem uso todos os conceitos ou ferramentas utilizadas neste trabalho. Portanto listados
abaixo estão trabalhos comerciais ou acadêmicos que se assemelham ao propósito deste
trabalho.
4.1 UTILIZANDO TECNOLOGIAS DE WEB SEMÂNTICA E TÉCNICAS DE
MINERAÇÃO DE DADOS PARA ANALISAR OS ESTUDANTES QUE
APRENDEM E PREVER O DESEMPENHO FINAL
Sistemas de e-learning tem se tornado cada vez mais populares em ambientes de ensino
como meio de distribuição de educação. Técnicas de data mining têm sido recentemente
utilizadas por pesquisadores e professores para analisar o aprendizado de seus alunos com
objetivo de entender e ter uma visão mais detalhada do processo, possibilitando melhorar a
qualidade do ensino. Neste trabalho acadêmico é apresentada uma metodologia para analisar o
aprendizado e extrair regras semânticas que podem ser usadas para predizer a performance do
estudante ao final do curso. Isto é feito utilizando árvores de decisão para discriminar uma
categoria especial de estudantes que correm risco de reprovação, para que estes recebam auxilio
extra para melhoria do desempenho (GRIVOKOSTOPOULOU; PERIKOS;
HATZILYGEROUDIS, 2014).
4.2 WEB SPAM DETECTION USING IMPROVED DECISION TREE
CLASSIFICATION METHOD
O web spam, que significa a manipulação dos algoritmos de ranqueamento de
mecanismos de busca por parte de website para obtenção de posições melhores do que os
merecidos, atualmente se tornou uma séria preocupação para os buscadores da internet, os quais
buscam melhores métodos para identificar a ocorrência de tal manipulação. São utilizadas
técnicas, entre elas a classificação de características de websites utilizando o algoritmo C5.0,
uma nova implementação do conhecido C4.5, buscando identificar elementos que determinem
a manipulação, resultando no rebaixamento do ranking do website (TUNDALWAR;
KULKARNI, 2014).
4.3 A NOVEL APPROACH FOR EFFECTIVE WEB PAGE CLASSIFICATION
Devido ao volume de dados cada vez maior disponível na internet, houve impacto no
processo de classificação destes dados e dos websites que os contém, tornando os
classificadores menos eficientes para o trabalho. Como resposta a isto, abriram-se duas linhas
de trabalho, melhoria dos classificadores ou melhorar a parametrização dos dados que serão
classificados. Sendo este último o foco do trabalho dos autores em seu artigo, onde propõem
um método como alternativa para as opções tradicionais de classificadores (MANGAI;
KUMAR; BALAMURUGAN, 2013).
4.4 SEMANTICS-BASED WEB SERVICE CLASSIFICATION USING
MORPHOLOGICAL ANALYSIS AND ENSEMBLE LEARNING TECHNIQUES
Com a evolução da internet para um novo paradigma, Web de serviços, onde dados e
serviços podem ser reutilizados entre aplicações em suas mais diversas formas e escala, este
conjunto de serviços acabam por gerar um problema quanto a sua facilidade de ser listada e
descoberta por desenvolvedores de aplicações de serviço. Como proposta para melhorar o
cenário apresentado, é realizada um ensaio que estende o conceito de análise de similaridade
de serviços por meio de vetorização e categorização das características semânticas dos serviços,
possibilitando consequentemente sua classificação perante o conjunto e assim facilitando sua
identificação e uso por desenvolvedores (KAMATH; ANANTHANARAYANA, 2016).
4.5 ANÁLISE COMPARATIVA
Cada um dos trabalhos relacionados apresenta formas eficazes de uso dos algoritmos de
classificação em diversas áreas como uma ferramenta geradora de conhecimento. Coincidem
com o trabalho apresentado etapas como ETL em alguns, ferramentas ou algoritmos de
classificação em outros, porém todos estão centrados na criação de conhecimento por meio da
classificação de dados. Este trabalho também demonstram a eficácia do uso do algoritmo
classificador C4.5, sendo usado, ora efetivamente no trabalho, ora como benchmark para
comparação de desempenho, corroborando assim o uso do algoritmo C4.5 neste trabalho.
No Quadro 3 estão categorizados os trabalhos de acordo com características relevantes
a este trabalho: uso de web analytics; algoritmo de classificação utilizado; existência de uma
etapa de extração, transformação e carregamento; ferramentas e/ou técnicas utilizadas, uso de
indicadores-chave de desempenho.
Quadro 3 - Comparativo características de trabalhos relacionados
Índice Web Analytics Algoritmo de
Classificação ETL
Ferramentas
Utilizadas KPI
3.1 NÃO C4.5 (J48), CART
(SimpleCart) NÃO
AITS, Weka,
Protégé SIM
3.2 NÃO C4.5 (C5.0) NÃO
KL Divergence,
Open Directory
Project
SIM
3.3 NÃO
C4.5, Bayes, ID3,
oneR, MLP, kstar,
SVM
SIM
Medida AVS,
PWPC, WebKB,
WEKA
NÃO
3.4 SIM Multionomial Näive
Bayes, SVM SIM NLP, XML, PCA SIM
Trabalho SIM C4.5 (J48) SIM GA, Pentaho,
Weka SIM
Fonte: elaborado pelo autor.
5 SOLUÇÃO PROPOSTA
Neste capítulo há a descrição da solução proposta para criação do conhecimento sobre
o website. Sendo descrita a visão geral do sistema, a análise de requisitos funcionais e não-
funcionais, modelagem da solução, regras de negócios e limitações impostas pelas ferramentas
escolhidas.
5.1 VISÃO GERAL DO SISTEMA
A solução proposta coleta as métricas selecionadas através da API de desenvolvedores
do Google Analytics, isto é feito utilizando criando uma conexão de serviço entre do Pentaho
PDI, onde, após coletados, são pré-processados para que respeitem as características requeridas
para a sua futura classificação. Os dados são então salvos no sistema de arquivo em formato
ARFF – Attribute-Relation File Format – no qual é lido pelo programa de data mining Weka
para sua classificação utilizando-se o algoritmo J48 para elaboração da árvore de decisão, que
é o produto final do processo. Todas as macro-etapas do processo estão descritas na Figura 7.
Figura 7 - Visão geral do processo sugerido
Fonte: elaborada pelo autor.
Para a elaboração do processo estão sendo utilizadas a versão Community do Pentaho
7.0, API Google Analytics v3.0 em sua versão gratuita, Weka 3.8.1, JAVA 1.8.0 u131 64bits e
como sistema operacional Windows 10 versão 1703 64bits.
5.2 REGRAS DE NEGÓCIOS
Com objetivo de definir quais são as regras de negócio e requisitos de uso para execução
da solução proposta, serão listadas a seguir as ferramentas utilizadas, definindo seu propósito
no processo.
Coleta de Dados pela API Google Analytics: fase inicial do processo, onde o software
Pentaho conecta diretamente à API do Google Analytics, são definidas as configurações
da propriedade em questão e escolhidas as métricas desejadas para a classificação, o
período de avaliação e a granularidade dos dados para coleta das métricas solicitadas.
Esta solicitação deve ser feita utilizando-se de uma conta de desenvolvedor devidamente
habilitada e com identidade verificada no momento da conexão, isto sendo descrito nos
requisitos funcionais desta etapa.
Manipulação dos dados Pentaho: logo após a coleta de dados, este são filtrados para
remoção de dados complementares enviados pela API juntamente aos dados solicitados,
pois não tem valor para a classificação posterior. Nesta etapa também são alteradas as
tipificações de dados, enquadrando-os nos requisitos da etapa de classificação.
Finalizando com a criação do arquivo ARFF, salvo no sistema de arquivos do sistema
operacional.
Classificação dos dados Weka: após o carregamento do arquivo ARFF gerado pelo
Pentaho na etapa anterior, no Weka é feita a preparação dos dados para sua classificação
e configuração das opções do algoritmo J48, equivalente Weka do algoritmo de
classificação C4.5, também são feitas as seleções de métricas a fim de aumentar a
qualidade do resultado da classificação, resultando por fim, a árvore de decisão referente
às métricas e a conversão escolhidas.
5.3 DETALHAMENTO DAS ETAPAS DO PROCESSO
Como pré-requisito à coleta das informações, é necessário que o website/aplicação
avaliado tenha em seu código-fonte o snippet do Google Analytics, que permite a coleta das
métricas de navegação durante a visita de usuários.
Quadro 4 - Snippet de monitoramento do Google Analytics
<script>
(function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(
){
(i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new
Date();a=s.createElement(o),
m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore
(a,m)
})(window,document,'script','https://www.google-
analytics.com/analytics.js','ga');
ga('create', 'UA-XXXXX-Y', 'auto');
ga('send', 'pageview');
</script>
Fonte: elaborado pelo autor.
Juntamente a este código deve-se ter evento específicos no website/aplicação,
disparados durante a visitação ao website ou em situações específicas na aplicação. Para que
seja possível realizar efetivamente a solução proposta neste trabalho deve haver ao menos um
evento sendo monitorado. Estes eventos são monitorados por meio da chamada de uma função
em Javascript ao Google Analytics, descrita no Quadro 5, quando uma situação relevante ocorre
no website/aplicação.
Quadro 5 - Snippet de registro de evento do Google Analytics
ga('send', 'event', [eventCategory], [eventAction], [eventLabel],
[eventValue], [fieldsObject]);
Fonte: elaborado pelo autor.
Os parâmetros envoltos em colchetes são opcionais ao envio do registro de evento,
porém cada um possibilita envio de informações adicionais quanto a ocorrência registrada,
conforme imagem fornecida no guia da ferramenta.
Figura 8 - Parâmetros de registro de evento
Fonte: Google (2017).
Por se tratar de um processo para obtenção do conhecimento, suas etapas e seus passos
serão descritos de acordo com as fontes e guias fornecidos pelos fabricantes dos softwares para
realização das operações.
5.3.1 Coleta de dados pela API Google Analytics
Como principal pré-requisito para possibilitar a coleta de dados por meio da API do
Google Analytics, deve-se primeiro ter uma conta Google que tenha acesso de administrador ao
website analisado. Como primeiro passo temos a configuração da interface de desenvolvedor
do GA, descritos a seguir:
• Acessar o website <http://console.developers.google.com/> e entrar com seus dados
de acesso;
• Na página Projetos, criar um novo projeto, nomeá-lo e confirmar selecionando opção
“criar”;
• No painel principal, selecionar a opção “Ativar API”;
• Procurar e selecionar a opção “Analytics API”, clicando em “Ativar API”;
• No menu lateral, selecione “Credenciais”, então clicar em “adicionar credencial”,
escolhendo o tipo “Conta de serviço”;
• Quando perguntando sobre o tipo de chave, escolher o tipo P12 e então em “criar”.
• Salvar a chave P12 pois esta será utilizada no Pentaho para autenticar sua identidade
futuramente no Pentaho;
• Copiar também o e-mail gerado para a conta de serviço, está será utilizada nos
próximos passos;
• Acessar <http://google.com/analytics> utilizando sua conta administradora de um
website analisado e selecione a opção “admin” no menu lateral;
• Adicionar permissão de leitura para o e-mail de serviço criado nos passos anterior ao
website em questão, tendo este ao menos acesso de leitura aos dados.
Realizados estes passos o Google Analytics permitirá acesso aos dados do website por
parte do Pentaho, cumprindo a primeira etapa do processo.
5.3.2 Manipulação dos dados Pentaho
O Pentaho deve ser configurado para que colete os dados da API e permita a
transformação e consequente exportação de dados, o detalhamento abaixo abrange apenas as
etapas minimamente necessárias para o funcionamento correto do processo, deixando
possibilidade de transformações nos dados conforme as eventuais necessidades de análise por
parte dos avaliadores dos dados.
• Abrir um novo projeto no Pentaho;
• No menu lateral, aba “Design”, pesquise pelo passo “Google Analytics”, do tipo
Input. Insira-o com duplo-clique;
• Abrir as opções do passo com duplo clique no item inserido no painel do projeto;
• Insirir o e-mail da conta de serviço no campo “OAuth Service Email”;
• Insirir o local da chave P12 salva anteriormente;
• Selecionar qual website será avaliado na entrada “Get tableId from profile”, primeiro
clicando em “Get profiles” e depois selecionando na lista atualizada;
• Escolher o período cronológico a ser pesquisado, inserindo as datas de início e fim,
no formato ano-mês-dia;
• Selecionar as dimensões e métricas a serem coletadas no período escolhido;
• Antes de salvar as mudanças, solicitar os campos de saída do passo, clicando em
“Obtem Campo” e em seguida “OK” para salvar o passo.
Para escolher as dimensões e métricas, deve ser utilizada sua nomenclatura técnica,
descrita no link <https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets>
(em inglês). Para ser coletado o dado em sua menor granularidade possível, é sugerido a
utilização da dimensão “ga:nthMinute” que lista as entradas minuto a minuto, juntamente a esta
dimensão deve ser adiciona às métricas “ga:goalCompletionsAll” que retorna a quantidade de
conversões registrados nas entradas do banco. Outras métricas e dimensões podem ser
escolhidas com objetivo de coletar informações sobre a visita, o visitante, dispositivo usado,
entre outros.
Para exportar o arquivo ARFF, necessário para a próxima etapa do processo, será
necessário adicionar um plugin ao Pentaho. Isto pode ser feito utilizando a própria interface do
software. Para realizar os seguintes passos.
• Selecionar a opção “Tools” no menu superior, em seguida “Marketplace”;
• Insirir no filtro de busca o valor “Arff”, selecione o item filtrado e instale clicando
no botão “Install”, confirme em “OK”;
• Salvar o projeto e reinicie o Pentaho para a instalação fazer efeito;
• No menu lateral, aba “Design”, pesquise pelo passo “Arff Output”, do tipo data
mining. Insira-o com duplo-clique;
• Abrir as opções do passo com duplo clique no novo item inserido no painel do
projeto;
• Selecionar o caminho e nome do arquivo a ser salvo no sistema de arquivos na opção
“File name”;
• Selecionar a aba “Fields” para configurar a transcrição de tipos do Kettle para o tipo
ARFF. Clique em “Obtem campos”, selecione a opção “Nominal” para cada entrada
do tipo String, “Numeric” para cada entrada do tipo “Integer” ou “Number”;
• Confirmar as configurações clicando em “OK”;
• Conectar dos dois passos com um hop, a partir do passo Google Analytics e chegando
ao passo Arff Output;
• Rodar a transformação do Pentaho selecionando “Action” no menu superior e em
seguida “Run”, confirmando o modal aberto clicando em “Run”.
Há a possibilidade do console da aplicação apresentar um erro ao final da execução dos
passos, porém após verificação da integridade dos dados gerados e salvos no sistema de
arquivos, constata-se que o erro não impactou o output dos passos, ocorrendo somente ao fim
da execução.
5.3.3 Classificação dos dados Weka
Última etapa do processo, foca exclusivamente na aplicação do método de classificação
dos dados, juntamente com as operações de preparo prévio dos dados. Nesta proposta será
utilizado o algoritmo de aprendizado J48, que é a implementação do algoritmo C4.5, muito
referido em artigos e publicações acadêmicas sobre classificação de dados. Esta escolha foi
feita por se tratar de um algoritmo conhecido no meio acadêmico e com compatibilidade de
processamento da base de dados coleta do Google Analytics, porém não há impeditivo para uso
de outros algoritmos de aprendizado para criação de árvores de decisão.
Os passos para a realização da classificação utilizando o Weka, listados a seguir:
• Selecionar a opção Explorer;
• Na aba “Preprocess” abrir o arquivo ARFF selecionando o botão “Open File...”;
• Selecionar as colunas a serem utilizadas na classificação, é recomendado que a
coluna que representa a granularidade de agregação das entradas do Google Analytics
seja removida pois podem influenciar negativamente na qualidade da classificação.
Nomes destas colunas podem ser “ga:nthMinute”, “ga:nthHour” ou “ga:nthDay”;
• Terminado o pré-processamento, selecionar a aba “Classify”;
• Selecionar o algoritmo de aprendizado clicando no botão “Choose” e escolha
“classifiers > tree > J48”;
• Para opções de teste, serão utilizadas as configurações padrão, “Cross-validation”
com 10 Folds;
• Selecionar o item “(Num) ga:totalEvents” como classe a ser avaliada;
• Clicar em “Start” para iniciar a classificação.
A ferramenta Weka permite que sejam realizadas operações de pré-processamento nos
dados antes da execução da classificação, com objetivo de melhorar a qualidade dos resultados
obtidos, entretanto estas operações não são cobertas por esta proposta.
Seguindo estes passos, sendo as métricas e dimensões selecionadas as descritas neste
detalhamento, a classificação retornará uma árvore de decisão podada que representa do modelo
de predição, determinando que aspectos são mais importantes para a determinar se uma visita
resultará em um evento ou uma conversão no website/aplicação avaliado.
5.4 EXPERIMENTOS REALIZADOS
Para verificar a eficácia do processo proposto, foram realizados dois experimentos
utilizando a configuração e etapas descritas no item 4.3 deste trabalho. Foram selecionados dois
websites institucionais de empresas, uma escola e uma fundação que utilizam a internet para
realização de seus negócios, denominados Website 1 e Website 2, mantendo sua identidade
sigilosa, a pedido de seus gestores.
5.4.1 Parâmetros dos experimentos
Para a avaliação de ambos websites foram selecionadas treze métricas, sendo uma delas
o atributo classe “ga:goalCompletionsAll”. As restantes são: mídia de acesso (ga:medium), hora
de acesso (ga:hour), tipo do dispositivo utilizado para acesso (ga:deviceCategory), categoria de
usuário (ga:userType), dia da semana do acesso (ga:dayOfWeek), dias desde a última visita
(ga:daysSinceLastSession), número de visitas (ga:sessions), rejeições (ga:bounces),
visualizações de página (ga:pageViews), tempo na página (ga:timeOnPage), duração da visita
(ga:sessionDuration) e interações (ga:hits).
Durante a etapa de manipulação dos dados no Pentaho, o atributo de número de
eventos/conversões do período foi normalizado em 0 ou 1, ocorrência ou não-ocorrência do
evento, para isto foram utilizadas etapas de transformação de dados que separaram os registros
com a quantidade de evento maiores que 0 para que estes tenham seu valor definido como 1 e
por fim unidos novamente com o restante dos registros. Tal transformação foi organizada
conforme a Figura 9.
Figura 9 - Transformação de dados no Pentaho
Fonte: elaborada pelo autor.
Para a classificação, foi removido o atributo identificador do registro (ga:nthMinute),
como sugerido pela bibliografia relacionada, utilizada a implementação J48 do algoritmo C4.5
com suas configurações padrão, fator coincidência de 0.25, número mínimo de objetos por folha
de 2 e 10-fold cross-validation.
5.4.2 Experimento Website 1 - Escola
Para avaliar o website da escola, foi selecionado o período de 30 dias anteriores à data
de realização do teste, de 16 de abril de 2017 à 17 de maio de 2017 que, ao serem agregados
por minuto, resultou em 9.225 registros. Dentre estes registros, 4.373 registros foram
identificados como ocorrência de evento/conversão, 47,4% do total.
5.4.3 Experimento Website 2 - Fundação
Para avaliar o website da escola, foi selecionado o período de em que se iniciou o
monitoramento de eventos em seu novo website, 9 de maio de 2017 até a data de realização do
teste, 18 de maio de 2017, resultando em 10 dias de dados que, ao serem agregados por minuto,
resultou em 5503 registros. Dentre estes registros, 68 registros foram identificados como
ocorrência de evento/conversão, 1,02% do total.
6 RESULTADOS
As árvores de decisão resultantes, demonstraram uma variação em seus indicadores de
precisão, onde uma oscilou próximo a 99%, já outra próxima de 80%, fato que levanta perguntas
sobre uma possível relação de dependência entre o resultado da classificação com a arquitetura
de informação do website, ou seja, a forma como seu conteúdo é organizado e distribuído em
suas páginas, fato a ser verificado em trabalhos futuros. Não se sabe exatamente quais as
características desta dependência e qual seu impacto sobre as métricas, ficando como exemplo
mais perceptível a métrica de duração da visita, em que em grande parte dos registros teve sua
duração de visita (ga:sessionDuration) nula. Após investigação, foi determinado que tal
situação ocorre devido à forma que o Google Analytics calcula e cria a métrica, calculando a
diferença entre o momento de ocorrência de duas interações com o servidor do GA. Em
websites e aplicações que contém apenas uma página, por exemplo, esta métrica tende a
permanecer zerada, o que impacta negativamente na qualidade da classificação que a utiliza.
6.1 EXPERIMENTO WEBSITE 1 – ESCOLA
O número de registros classificados de forma correta no experimento foi de 9.188,
representando uma Acurácia de 99,59%, já a precisão alcançada foi de 99,72%, com 4.361
positivos-verdadeiros e 12 falsos-negativos. Outras características estão descritas no Quadro 6,
que apresenta o output bruto do Weka.
Quadro 6 - Resultado bruto da classificação “Website 01”
(continua)
=== Run information ===
Scheme: weka.classifiers.trees.J48 -C 0.25 -M 2
Relation: NewRelation-weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R1
Instances: 9225
Attributes: 13
ga:medium
ga:deviceCategory
ga:userType
ga:hour
ga:dayOfWeek
ga:daysSinceLastSession
ga:sessions
ga:totalEvents
ga:bounces
ga:pageViews
ga:timeOnPage
ga:sessionDuration
ga:hits
Quadro 6 - Resultado bruto da classificação “Website 01”
(continua)
Test mode: 10-fold cross-validation
=== Classifier model (full training set) ===
J48 pruned tree
------------------
ga:hits <= 3
| ga:pageViews <= 0: 1 (62.0/2.0)
| ga:pageViews > 0
| | ga:hits <= 1: 0 (3335.0)
| | ga:hits > 1
| | | ga:pageViews <= 1
| | | | ga:bounces <= 0
| | | | | ga:timeOnPage <= 6: 1 (24.0/5.0)
| | | | | ga:timeOnPage > 6: 0 (24.0/10.0)
| | | | ga:bounces > 0: 0 (4.0)
| | | ga:pageViews > 1
| | | | ga:hits <= 2: 0 (1198.0)
| | | | ga:hits > 2
| | | | | ga:pageViews <= 2: 1 (12.0/2.0)
| | | | | ga:pageViews > 2: 0 (200.0)
ga:hits > 3
| ga:pageViews <= 3
| | ga:hits <= 4
| | | ga:sessionDuration <= 53: 1 (621.0/1.0)
| | | ga:sessionDuration > 53
| | | | ga:pageViews <= 1: 1 (51.0)
| | | | ga:pageViews > 1: 0 (7.0)
| | ga:hits > 4: 1 (3129.0/1.0)
| ga:pageViews > 3
| | ga:hits <= 6: 0 (79.0/1.0)
| | ga:hits > 6
| | | ga:pageViews <= 6: 1 (418.0)
| | | ga:pageViews > 6
| | | | ga:hits <= 8: 0 (5.0)
| | | | ga:hits > 8: 1 (56.0)
Number of Leaves : 16
Size of the tree : 31
Time taken to build model: 0.04 seconds
=== Stratified cross-validation ===
=== Summary ===
Correctly Classified Instances 9188 99.5989 %
Incorrectly Classified Instances 37 0.4011 %
Kappa statistic 0.992
Mean absolute error 0.0047
Root mean squared error 0.0537
Relative absolute error 0.9403 %
Root relative squared error 10.7642 %
Total Number of Instances 9225
Quadro 6 - Resultado bruto da classificação “Website 01”
(conclusão)
=== Detailed Accuracy By Class ===
TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area Class
0,995 0,003 0,998 0,995 0,996 0,992 0,999 0,998 0
0,997 0,005 0,994 0,997 0,996 0,992 0,999 0,998 1
Weighted Avg.
0,996 0,004 0,996 0,996 0,996 0,992 0,999 0,998
=== Confusion Matrix ===
a b <-- classified as
4827 25 | a = 0
12 4361 | b = 1
Fonte: elaborado pelo autor.
Sendo convertido o resultado para uma representação gráfica – Figura 10 – para
melhorar sua legibilidade, como demonstrada na fundamentação teórica, sendo representado
pela seguinte árvore de decisão.
Figura 10 - Árvore de decisão “Website 01”
Fonte: elaborada pelo autor.
Em sua forma podada, resultante do algoritmo J48, esta árvore tem tamanho –
quantidade de nodos e folhas – 31 e 16 folhas, descrevendo a ocorrência ou não-ocorrência do
evento analisado. Não apresenta uma legibilidade tão facilitada quanto esperado, porém é
possível compreender a dinâmica entre as métricas e sua influência no resultado final, na classe-
folha da árvore.
6.2 EXPERIMENTO WEBSITE 2 – FUNDAÇÃO
O número de registros classificados de forma correta neste experimento foi de 5.482,
representando uma acurácia de 99,61%, ponderada, já a precisão alcançada foi de 79,41%, com
54 positivos-verdadeiros e 14 falsos-negativos. Outras características estão descritas no Quadro
7, que apresenta o output bruto do Weka.
Quadro 7 - Resultado bruto da classificação “Website 02”
(continua)
=== Run information ===
Scheme: weka.classifiers.trees.J48 -C 0.25 -M 2
Relation: NewRelation-weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R1,15-19
Instances: 5503
Attributes: 13
ga:medium
ga:deviceCategory
ga:userType
ga:hour
ga:dayOfWeek
ga:daysSinceLastSession
ga:sessions
ga:totalEvents
ga:bounces
ga:pageViews
ga:timeOnPage
ga:sessionDuration
ga:hits
Test mode: 10-fold cross-validation
=== Classifier model (full training set) ===
J48 pruned tree
------------------
ga:pageViews <= 0: 1 (41.0/2.0)
ga:pageViews > 0
| ga:hits <= 1: 0 (3712.0)
| ga:hits > 1
| | ga:pageViews <= 1
| | | ga:userType = New Visitor: 1 (21.0/5.0)
| | | ga:userType = Returning Visitor: 0 (29.0/1.0)
| | ga:pageViews > 1: 0 (1700.0/12.0)
Number of Leaves : 5
Size of the tree : 9
Time taken to build model: 0.02 seconds
Quadro 7 - Resultado bruto da classificação “Website 02”
(conclusão)
=== Stratified cross-validation ===
=== Summary ===
Correctly Classified Instances 5482 99.6184 %
Incorrectly Classified Instances 21 0.3816 %
Kappa statistic 0.8353
Mean absolute error 0.0069
Root mean squared error 0.0605
Relative absolute error 28.0286 %
Root relative squared error 54.7324 %
Total Number of Instances 5503
=== Detailed Accuracy By Class ===
TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area Class
0,999 0,206 0,997 0,999 0,998 0,837 0,943 0,999 0
0,794 0,001 0,885 0,794 0,837 0,837 0,943 0,723 1
Weighted Avg.
0,996 0,203 0,996 0,996 0,996 0,837 0,943 0,996
=== Confusion Matrix ===
a b <-- classified as
5428 7 | a = 0
14 54 | b = 1
Fonte: elaborado pelo autor.
Sendo convertido o resultado para melhorar sua legibilidade, pode ser gerada uma
representação gráfica, como demonstrada na fundamentação teórica, a classificação resultante
é representada pela seguinte árvore de decisão.
Figura 11 - Árvore de decisão “Website 02”
Fonte: elaborada pelo autor.
A árvore de menor tamanho, 9 e somente 5 folhas, sendo consideravelmente menor que
a árvore do experimento número 01, possivelmente influenciado pela quantidade inferior de
registros de eventos existentes na base de dados, mas com alta legibilidade.
6.3 DISCUSSÃO DOS EXPERIMENTOS
Percebe-se com estes dois experimentos, dois resultados finais distintos, sendo no
experimento do Website 01, que a árvore apresenta um tamanho próximo do esperado pelo
autor. No experimento Website 02, temos a aparição de uma variável binária, mostrando que
estas podem contribuir ativamente para a ocorrência da classe evento. Porém, por mais que as
árvores de decisão apresentam indicadores de precisão e acurácia aceitáveis, ao ser feita uma
análise mais minuciosa quanto aos valores de atributos selecionados como nodos da árvore,
como por exemplo na Figura 12, vemos situações que não condizem com uma situação real,
onde com número de visualização de página (pageviews) menor ou igual a zero, resulta-se em
evento.
Figura 12 - Detalhe da árvore de decisão referente ao “Website 02”
Fonte: elaborada pelo autor.
Avaliando se esta característica advém dos dados coletados ou se é uma anomalia
resultante do processo de coleta e transformação dos dados, percebeu-se que a informação
consta já na base de dados do Google Analytics. Este fato levantou algumas dúvidas:
• Seria o Google Analytics uma ferramenta eficaz para esta etapa do processo? Quais
suas limitações?
• Há alguma característica dos websites avaliados que resultam nesta situação? Qual o
impacto que a estrutura do website pode ter nas métricas que o Google Analytics
coleta?
Para a primeira dúvida, será necessário aprofundar o estudo para elucidar a forma de
obtenção destas métricas tidas como anômalas, para assim entender o que pode causa-las com
mais precisão. Sendo o Google Analytics uma ferramenta utilizada intensivamente pelo
mercado mundial para medição de desempenho de websites, pode-se descartar a possibilidade
que seja algum problema estrutural na aplicação, o que nos leva à segunda dúvida, dando foco
nos objetos monitorados pelo Google Analytics, terão estes websites alguma característica que
causa tais anomalias nas métricas? No caso do Website 02, sabe-se que o evento avaliado ocorre
na página principal do website, já no Website 01, este evento só é realizado em uma subpágina
do website. Junto a isto temos o volume de eventos registrados, assim como a seleção de
métricas a serem utilizadas na criação da árvore de decisão, estes podem ser fatores
determinantes na qualidade do conhecimento gerado ao fim do processo. Para chegar a uma
conclusão assertiva sobre isto será necessário um estudo específico para obtenção de resultados,
ficando estas sugestões para trabalho posteriores nesta linha de estudo.
7 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A solução proposta neste trabalho gerou, com tempo e complexidades relativamente
baixos, em torno de 25 minutos, o artefato desejado em sua motivação, demonstrando assim
sua eficácia. Nela estão envolvidos Pentaho, Weka e Google Analytics, softwares muito comuns
na academia e no mercado de análise de dados e Business Intelligence, dando-se suas escolhas
com base em sua aceitação, gratuidade, popularidade e oferta de documentação, estando os três
em excelente posição em todos os quesitos.
Para a coleta de dados do web analytics, o Google Analytics se provou extremamente
eficiente, embora tenha sido utilizada para a realização do trabalho sua versão 3, hoje já sendo
ofertada a versão 4 da API. Esta escolha se deu por conta da compatibilidade do software
Pentaho somente com a versão anterior, futuramente pode ser possível adaptar a metodologia
do processo para utilizar a API em sua versão mais nova.
Quanto à manipulação dos dados, mesmo que a utilização do software Pentaho possa
ser considerada baixa, a escolha de seu uso neste modelo mínimo do processo é baseada em seu
potencial de transformação de dados, provendo assim ao gestor que utilizar o processo liberdade
suficiente para fazer suas próprias transformações para geração de conhecimento de qualidade
para seu contexto em particular. Para a exportação, poderiam ter sido utilizados outras formas
de exportação de dados, mas o uso do plugin ARFF se provou a melhor opção por não ser
necessária quaisquer alterações no arquivo após sua exportação, reduzindo a complexidade do
processo ao não envolver outras ferramentas, como Excel.
Para a classificação, houve algumas dificuldades para adequar a base de registros ao
algoritmo J48, somente após um processo de eliminação minucioso, destacou-se a necessidade
do atributo-classe dos registros seja do tipo Nominal, o que acarretou em um ajuste no processo
de manipulação, onde o atributo ga:totalEvents foi parametrizado para ter apenas dois valores
possíveis, 0 ou 1, marcando sua ocorrência e não-ocorrência. Resolvido este caso, o restante do
processo se provou simples e direto.
Nos ensaios realizados não foi avaliada a qualidade do artefato de conhecimento gerado
ao fim do processo, focou-se totalmente na viabilidade de se conseguir o artefato, postergando
o julgamento de qualidade para futuros trabalhos sobre o tema.
Conclui-se por fim com os resultados obtidos nos experimentos que é possível criar este
artefato de conhecimento para dar suporte à decisão utilizando-se somente de ferramentas
gratuitas e sem a necessidade de profundo conhecimento em BI ou data mining, possibilitando
o fornecimento de um tipo de conhecimento de fácil legibilidade para gestores de negócios que
não são especialistas em tecnologia ou ciência de dados.
7.1 SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS
O método proposto neste trabalho se prova eficaz para a criação do artefato de
conhecimento pretendido para auxiliar gestores iniciantes na atuação de data mining e BI para
seus negócios, porém sua versão apresentada podem receber melhorias para potencializar sua
eficiência e qualidade do conhecimento gerado. Entre as melhorias possíveis, as listadas a
seguir podem ser de grande valia:
• Ajustes das variáveis de configuração do J48: dependendo do website avaliado,
suas métricas e suas características poderão responder melhor às configurações
diferentes do J48, possibilitando assim mais qualidade no conhecimento gerado;
• Utilização de outro algoritmo de classificação: J48 é sugerido como algoritmo de
aprendizado para a classificação por ser o algoritmo mais simples que atende às
características dos dados providos pelo Google Analytics, mas outros poderão
resultar em melhores conclusões;
• Testar outras métricas e dimensões e avaliar AD resultante: a ferramenta Google
Analytics disponibiliza mais de 50 métricas e dimensões sobre o website/aplicação
analisado, buscar formas de coletar todos estes dados respeitando os limites da API
dará mais opções de avaliação por parte do gestor e também ajuda a entender o
impacto na qualidade da árvore gerada;
• Separação da classificação por tipo de evento: como é possível registrar diferentes
tipos de eventos e conversões no mesmo website, filtrar os dados para classifica-los
em grupos diferentes dará um novo grau de detalhe ao conhecimento gerado;
• Melhorias visuais: tornar o resultado final visualmente agradável, trabalhando o
resultado do processo utilizando Tableau, gerando gráficos e com isto melhorando
sua legibilidade e aceitação entre gestores não-técnicos;
• Aplicação Web: disponibilizar uma versão baseada na web para facilitar seu uso,
descartando a necessidade de o gestor aprender o funcionamento das ferramentas
utilizadas no processo;
• Testar a qualidade do conhecimento gerado: entender como os gestores podem
utilizar este conhecimento e adequá-lo ao contexto de uso, tornando-o mais útil e
relevante aos gestores;
• Como o Google Analytics coleta as métricas utilizadas: saber exatamente como
os dados são gerados pode trazer melhor conhecimento sobre características do
website e como métricas de baixa qualidade podem ser evitadas;
• Avaliar a relação entre estrutura do website e os dados coletados pelo Google
Analytics: para compreender como a arquitetura de informação do website pode
influenciar as métricas coletadas pelo web analytic e consequentemente impacta na
árvore de decisão gerada.
Diversos ajustes e operações de transformação de dados podem ser aplicadas durante a
etapa de manipulação dos dados no Pentaho, estando isto a critério e criatividade do profissional
que realizar o método proposto neste trabalho. A análise de informações de negócios deve
sempre trazer perspectivas promissoras aos seus gestores e este é apenas o primeiro passo em
direção a concretização deste objetivo.
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Árvore de Decisão para Web Analytics: uma Proposta de
Diretrizes para Classificação de Métricas do Google Analytics
Marco A. R. Baumann
Departamento de Informática e Estatística – Universidade Federal Santa Catarina (UFSC)
Caixa Postal 476 – 88060-900 – Campus Universitário Trindade – Florianópolis – SC – Brasil
Abstract. It is intended with this work to enable the creation of a decision tree using
data from the monitoring done with Google Analytics. For this, a step-by-step guide
to collecting and transforming the metrics and dimensions collected by Google
Analytics, its classification through the use of data mining techniques, is suggested,
culminating in the creation of the decision tree to be used by the business managers.
The suggested process seeks to use tools that do not reflect financial investment. As a
result, it is hoped to encourage the use of metrics by managers of small and medium
digital businesses, providing them with knowledge that enables greater success in
decision making.
Resumo. É pretendido com este trabalho possibilitar a criação de uma árvore de
decisão utilizando dados provenientes do monitoramento feito com Google Analytics.
Para isto é sugerida uma diretriz passo-a-passo para coleta e transformação das
métricas e dimensões coletadas pelo Google Analytics, sua classificação através do
uso de técnicas de data mining, culminando na criação da árvore de decisão a ser
utilizada pelos gestores de negócios. O processo sugerido busca utilizar ferramentas
que não reflitam em investimento financeiro. Como resultado espera-se incentivar o
uso de métricas por gestores de pequenos e médios negócios digitais, fornecendo-lhes
conhecimento que possibilite maior sucesso em tomadas de decisão.
1. Introdução
No mercado contemporâneo, a competitividade é uma das principais características para
garantir a continuidade das organizações e seus negócios. Na da informação, a arma mais
importante para a manutenção desta continuidade é, como o próprio nome diz, a informação:
sobre o mercado, produtos, concorrentes, e a mais preciosa delas: sobre o cliente. É utilizando-
se deste tipo de conhecimento que o negócio pode não só se manter, mas também se renovar,
atendendo melhor a necessidade de seus clientes. Sendo assim imprescindíveis estes elementos
na tomada de decisão de inovação que poderá resultar na fidelização seu público, evitando a
perda deste para os seus concorrentes.
Como resposta à esta nova realidade de mercado ocorre a popularização do uso de
ferramentas de avaliação de desempenho de ações e métricas (FERNANDES; ROSA, 2013, p.
183), antes somente disponíveis para grandes empresas mediante altos investimentos. Tais
ferramentas tornaram-se imprescindíveis para aferir e garantir a manutenção de negócios
atuantes na internet.
Os outputs dessas ferramentas possibilitam a tomada de decisão com base em dados
estatísticos, de forma mais científica, em detrimento de tomadas de decisão puramente
intuitivas. Estes outputs servirão de base para a concepção de novas oportunidades, ou até
mesmo para mudanças de rotas na gestão estratégica dos negócios (LISBOA, 2012).
A presente pesquisa tem como foco o fornecimento de conteúdo relevante e necessário
para a elaboração de um plano de monitoramento eficaz, evitando a ocorrência da sobrecarga
cognitiva ou desinformação. Sua realização iniciará pelo levantamento das principais
ferramentas de web analytics disponíveis no mercado, categorização de tipos de negócios
digitais, avaliação das principais métricas e KPIs fornecidos pela ferramenta escolhida,
catalogação dos dados gerados, suas classificações e relevância relativa ao contexto, resultando
na criação de uma metodologia disponível aos gestores para que as situações de sobrecarga
cognitiva sejam evitadas.
1.1 Solução Proposta
Como solução para o problema apresentado, o objetivo de pesquisa é a proposta de uma diretriz
para a construção de uma árvore de decisão utilizando softwares gratuitos, tendo como base
dados fornecidos pela ferramenta de web analytics Google Analytics em sua versão gratuita,
possibilitando aos gestores de negócios digitais uma alternativa mais simples para a aquisição
de conhecimento sobre seus negócios digitais por meio de BI e data mining sem a necessidade
de investimentos financeiros e consequentemente tornando conhecimento mais acessível ao
mercado e às pequenas e médias empresas.
2. Metodologia da Pesquisa
Seguindo os preceitos de Wazlawick (2008), para a obtenção dos objetivos, tanto gerais quanto
específicos, deste trabalho foram realizadas pesquisas bibliográficas sobre os temas abordados,
desde os fundamentos da gestão do conhecimento, conceitos de dados, informação e
conhecimento, sobre a natureza de web analytics modernos, tipologia de websites e suas
principais métricas e indicadores de desempenho.
Sob a ótica de sua natureza, este trabalho tem com algo a geração de conhecimento para
a aplicação prática de solução para um problema específico, classificando-se assim o trabalho
como uma pesquisa aplicada.
Sob o ponto de vista de seus objetivos, esta pesquisa é exploratória, pois envolver um
levantamento bibliográfico, análise de conceitos e classificações de autores e validação da
solução proposta..
3. Key-Performance Indicators
KPIs também têm uma relação e são utilizadas como base para avaliações tanto quantitativas
quanto qualitativas do negócio. Farris (2013) define métricas como o sistema de mensuração
que quantifica uma tendência uma dinâmica ou característica. Sendo estas utilizadas na
explicação de fenômenos, identificar causas, criando a possibilidade de comparação de tais
observações em diferentes espaços de tempo. Portanto são somente as medidas geradas pela
avaliação de um acontecimento, não tendo necessariamente relação com os objetivos da
organização, sendo este seu principal ponto de diferenciação para com os indicadores-chave de
performance, como afirmado por Rozner (2013) em seu relatório para a Agência dos Estados
Unidos Para O Desenvolvimento Internacional (USAID), a definição mais simples que se pode
ter de um KPI é: medidas que um setor ou organização utiliza para definir seu sucesso e avaliar
o progresso na conquista de seus objetivos estratégicos.
No contexto desta pesquisa, o valor semântico relativo às informações representadas
pelos KPIs é uma peça fundamental para a classificação destes nos os possíveis conjuntos de
análise. Este valor semântico pode variar de acordo com o tipo de negócio ou website analisado,
existindo um grupo de KPI que poderiam ser considerados principais, que são de interesse para
qualquer tipo de website, e outros que pode ou não ter valor, dependendo do mercado.
Por este motivo, é importante que na etapa de seleção e criação de indicadores, deve-se
iniciar pelo principal objetivo a ser alcançado, para então a partir deste elaborar os objetivos
secundários e finalmente, criar os KPIs referentes (POPA, 2015).
4. Solução Proposta
A solução proposta é coleta as métricas selecionadas através da API de desenvolvedores do
Google Analytics, isto é feito utilizando criando uma conexão de serviço entre do Pentaho PDI,
onde, após coletados, são pré-processados para que respeitem as características requeridas para
a sua futura classificação. Os dados são então salvos no sistema de arquivo em formato ARFF
– Attribute-Relation File Format – no qual é lido pelo programa de data mining Weka para sua
classificação utilizando-se o algoritmo J48 para elaboração da árvore de decisão, que é o
produto final do processo. Todas as macro-etapas do processo estão descritas na Figura 1.
Figura 1. Visão geral do processo sugerido
4.1. Visão Geral
Com objetivo de definir quais são as regras de negócio e requisitos de uso para execução da
solução proposta, serão listadas a seguir as ferramentas utilizadas, definindo seu propósito no
processo.
4.1.1 Coleta de Dados pela API Google Analytics
Fase inicial do processo, onde o software Pentaho conecta diretamente à API do Google
Analytics, são definidas as configurações da propriedade em questão e escolhidas as métricas
desejadas para a classificação, o período de avaliação e a granularidade dos dados para coleta
das métricas solicitadas. Esta solicitação deve ser feita utilizando-se de uma conta de
desenvolvedor devidamente habilitada e com identidade verificada no momento da conexão,
isto sendo descrito nos requisitos funcionais desta etapa.
4.1.2 Manipulação dos dados Pentaho
Logo após a coleta de dados, este são filtrados para remoção de dados complementares enviados
pela API juntamente aos dados solicitados, pois não tem valor para a classificação posterior.
Nesta etapa também são alteradas as tipificações de dados, enquadrando-os nos requisitos da
etapa de classificação. Finalizando com a criação do arquivo ARFF, salvo no sistema de
arquivos do sistema operacional.
4.1.2 Classificação dos dados Weka
Após o carregamento do arquivo ARFF gerado pelo Pentaho na etapa anterior, no Weka é feita
a preparação dos dados para sua classificação e configuração das opções do algoritmo J48,
equivalente Weka do algoritmo de classificação C4.5, também são feitas as seleções de métricas
a fim de aumentar a qualidade do resultado da classificação, resultando por fim, a árvore de
decisão referente às métricas e a conversão escolhidas.
5. Experimentos Realizados
Para a avaliação da diretriz, esta foi aplicada em dois websites, dos quais foram selecionadas
treze métricas do Google Analytics, sendo uma delas o atributo classe
“ga:goalCompletionsAll”. As restantes são: mídia de acesso (ga:medium), hora de acesso
(ga:hour), tipo do dispositivo utilizado para acesso (ga:deviceCategory), categoria de usuário
(ga:userType), dia da semana do acesso (ga:dayOfWeek), dias desde a última visita
(ga:daysSinceLastSession), número de visitas (ga:sessions), rejeições (ga:bounces),
visualizações de página (ga:pageViews), tempo na página (ga:timeOnPage), duração da visita
(ga:sessionDuration) e interações (ga:hits).
5.1 Experimento Website 01
Para avaliar o website da escola, foi selecionado o período de 30 dias anteriores à data de
realização do teste, que ao serem agregados por minuto, resultou em 9.225 registros. Dentre
estes registros, 4.373 registros foram identificados como ocorrência de evento/conversão,
47,4% do total.
O número de registros classificados de forma correta no experimento foi de 9.188,
representando uma Acurácia de 99,59%, já a precisão alcançada foi de 99,72%, com 4.361
positivos-verdadeiros e 12 falsos-negativos. Outras características estão descritas no Quadro 6,
que apresenta o output bruto do Weka. Sendo convertido o resultado para uma representação
gráfica (Figura 2), apresenta-se a seguinte árvore de decisão.
Figura 2. Árvore de Decisão Website 01
Em sua forma podada, resultante do algoritmo J48, esta árvore tem tamanho –
quantidade de nodos e folhas – 31 e 16 folhas, descrevendo a ocorrência ou não-ocorrência do
evento analisado. Não apresenta uma legibilidade tão facilitada quanto esperado, porém é
possível compreender a dinâmica entre as métricas e sua influência no resultado final, na classe-
folha da árvore.
5.2 Experimento Website 02
Para avaliar o website 02, foi selecionado o período de em que se iniciou o monitoramento de
eventos de 10 dias de dados que, ao serem agregados por minuto, resultou em 5503 registros.
Dentre estes registros, 68 registros foram identificados como ocorrência de evento/conversão,
1,02% do total.
O número de registros classificados de forma correta neste experimento foi de 5.482,
representando uma acurácia de 99,61%, ponderada, já a precisão alcançada foi de 79,41%, com
54 positivos-verdadeiros e 14 falsos-negativos. Outras características estão descritas no Quadro
7, que apresenta o output bruto do Weka. Sendo convertido o resultado para melhorar sua
legibilidade a classificação resultante é representada pela seguinte árvore de decisão (Figura
03).
Figura 3. Árvore de decisão Website 02
A árvore de menor tamanho, 9 e somente 5 folhas, sendo consideravelmente menor que
a árvore do experimento número 01, possivelmente influenciado pela quantidade inferior de
registros de eventos existentes na base de dados, mas com alta legibilidade.
6. Conclusão
Percebe-se com estes dois experimentos, dois resultados finais distintos, sendo no experimento
do Website 01, que a árvore apresenta um tamanho próximo do esperado pelo autor. No
experimento Website 02, temos a aparição de uma variável binária, mostrando que estas podem
contribuir ativamente para a ocorrência da classe evento. Porém, por mais que as árvores de
decisão apresentam indicadores de precisão e acurácia aceitáveis, ao ser feita uma análise mais
minuciosa quanto aos valores de atributos selecionados como nodos da árvore, como por
exemplo na Figura 04, vemos situações que não condizem com uma situação real, onde com
número de visualização de página (pageviews) menor ou igual a zero, resulta-se em evento.
Figura 4. Detalhe da árvore de decisão referente ao Website 02
Avaliando se esta característica advém dos dados coletados ou se é uma anomalia resultante do
processo de coleta e transformação dos dados, percebeu-se que a informação consta já na base
de dados do Google Analytics. Este fato levantou algumas dúvidas:
• Seria o Google Analytics uma ferramenta eficaz para esta etapa do processo?
Quais suas limitações?
• Há alguma característica dos websites avaliados que resultam nesta situação?
Qual o impacto que a estrutura do website pode ter nas métricas que o Google Analytics coleta?
Para a primeira dúvida, será necessário aprofundar o estudo para elucidar a forma de
obtenção destas métricas tidas como anômalas, para assim entender o que pode causa-las com
mais precisão. Sendo o Google Analytics uma ferramenta utilizada intensivamente pelo
mercado mundial para medição de desempenho de websites, pode-se descartar a possibilidade
que seja algum problema estrutural na aplicação, o que nos leva à segunda dúvida, dando foco
nos objetos monitorados pelo Google Analytics, terão estes websites alguma característica que
causa tais anomalias nas métricas? No caso do Website 02, sabe-se que o evento avaliado ocorre
na página principal do website, já no Website 01, este evento só é realizado em uma subpágina
do website. Junto a isto temos o volume de eventos registrados, assim como a seleção de
métricas a serem utilizadas na criação da árvore de decisão, estes podem ser fatores
determinantes na qualidade do conhecimento gerado ao fim do processo. Para chegar a uma
conclusão assertiva sobre isto será necessário um estudo específico para obtenção de resultados,
ficando estas sugestões para trabalho posteriores nesta linha de estudo.
7. Trabalhos Futuros
O método proposto neste trabalho se prova eficaz para a criação do artefato de conhecimento
pretendido para auxiliar gestores iniciantes na atuação de data mining e BI para seus negócios,
porém sua versão apresentada podem receber melhorias para potencializar sua eficiência e
qualidade do conhecimento gerado. Entre as melhorias possíveis, as listadas a seguir podem ser
de grande valia:
• Ajustes das variáveis de configuração do J48: dependendo do website avaliado, suas
métricas e suas características poderão responder melhor às configurações diferentes do J48,
possibilitando assim mais qualidade no conhecimento gerado;
• Testar outras métricas e dimensões e avaliar AD resultante: a ferramenta Google
Analytics disponibiliza mais de 50 métricas e dimensões sobre o website/aplicação analisado,
buscar formas de coletar todos estes dados respeitando os limites da API dará mais opções de
avaliação por parte do gestor e também ajuda a entender o impacto na qualidade da árvore
gerada;
• Testar a qualidade do conhecimento gerado: entender como os gestores podem utilizar
este conhecimento e adequá-lo ao contexto de uso, tornando-o mais útil e relevante aos gestores;
• Como o Google Analytics coleta as métricas utilizadas: saber exatamente como os
dados são gerados pode trazer melhor conhecimento sobre características do website e como
métricas de baixa qualidade podem ser evitadas;
• Avaliar a relação entre estrutura do website e os dados coletados pelo Google
Analytics: para compreender como a arquitetura de informação do website pode influenciar as
métricas coletadas pelo web analytic e consequentemente impacta na árvore de decisão gerada.
Diversos ajustes e operações de transformação de dados podem ser aplicadas durante a
etapa de manipulação dos dados no Pentaho, estando isto a critério e criatividade do profissional
que realizar o método proposto neste trabalho. A análise de informações de negócios deve
sempre trazer perspectivas promissoras aos seus gestores e este é apenas o primeiro passo em
direção a concretização deste objetivo.
8 Referências
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Disponível em: <https://www.hfgproject.org/wp-content/uploads/2014/10/03-Developing-
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Wazlawick, Raul Sidney. Metodologia de pesquisa para Ciência da Computação. Rio de
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